Python 读写Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。 1. pandas.read_excel 代码语言:javascript...
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据...
:return: """# header=None 没有标题行df = pd.read_excel("111.xlsx", sheet_name=sheet_name, header=None) step = gap +1total =0# 如果3行3行的比,再在上面套一层 forforrowinrange(0, step *3+1, step):# range(1, 4) = 1~3 逗号右边是小于,所以 < 4 ,是 1~3,不包括4ifrow =...
import pandas as pd order_dict = pd.read_excel(r'',header=0, usecols=[2, 3] names=["Name", "Number"], sheet_name=["Sheet1", "Sheet2"], skiprows=range(1, 10), skipfooter=4) for sheet_name, df in order_dict.items(): print(sheet_name) print(df) to_excel 函数 DataFrame.to...
read_excel('E:\\PythonTestCode\\public opinion\\public opinion0.xlsx', sheetname='public opinion') data1 = pd.read_excel('E:\\PythonTestCode\\public opinion\\public opinion1.xlsx', sheetname='public opinion') data = pd.concat([data0, data1]) for i in range(2, 21): file_name ...
done_io=r"F:\文档存放区\pandas_exercise\exercise_data\second_cars_info_aft.xlsx" df1=pd.read_excel(done_io,sheet_name=None) df1.keys()指定读取某个sheet表: done_io=r"F:\文档存放区\pandas_exercise\exercise_data\second_cars_info_aft.xlsx" df1=pd.read_excel(done_io,sheet_name='欧宝'...
data = pd.read_excel('H:/urpan.xlsx',header=0) 代码语言:txt AI代码解释 print(data.head(3)) 代码语言:txt AI代码解释 print(data['year']) 代码语言:txt AI代码解释 print(data.index) # 查看索引 代码语言:txt AI代码解释 RangeIndex(start=0, stop=26, step=1) ...
apply()(column-/ row- /table-wise): 接受一个函数,它接受一个 Series 或 DataFrame 并返回一个具有相同形状的 Series、DataFrame 或 numpy 数组,其中每个元素都是一个带有 CSS 属性的字符串-值对。此方法根据axis关键字参数一次传递一个或整个表的 DataFrame 的每一列或行。对于按列使用axis=0、按行使用...
>>> df_excel = pd.read_excel('data/table.xlsx') #xls或xlsx格式,需要安装xlrd包 1. 2. 3. 2、写入文件 >>> df.to_csv('data/new_table.csv') # csv格式 >>> df.to_csv('data/new_table.csv', index=False) # 保存时除去行索引 ...
df=pd.read_excel('test.xlsx') height,width = df.shape print(height,width,type(df)) 1. 2. 3. 表格如下: 得到如下输出,为一个4行5列的数据块,为DataFrame格式: 直接print(df)得到的结果: 对比结果和表格,很显然表格中的第一行(黄色高亮部分)被定义为数据块的列下标,而实际视作数据的是后四行(蓝...