使用read_excel函数读取Excel文件: 代码语言:txt 复制 data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') 这将把Excel文件中的数据读取到一个名为data的DataFrame对象中。 更改索引列: 代码语言:txt 复制 data.set_index('列名', inplace=True) 将'列名'替换为你想要设置为索引列的列名。设置inplace参数为True...
这个源码在…/pandas/io/excel/_base.py中, pycharm中按住control点击read_excel可以快速跳转. 这个地方我增加了一个参数callback, 默认值为None. 下方io.parse同样把callback参数传递给ExcelFile类.
1、read_excel各参数组成如下：pd.read_excel(io,sheet_name: 'str | int | list[IntStrT] | None' = 0,*,header: 'int | Sequence[int] | None' = 0,names: 'list[str] | None' = None,index_col: 'int | Sequence[int] | None' = None,usecols: 'int | str | Sequence[int] | Sequ...
people.set_index('ID',inplace=True)print(people.columns)#保存people.to_excel('./test.xlsx')print('save success') 3.3 指定索引 在上面我们创建了一个test文件。当我们再次打开时,pandas会给我们重新创建一个索引,如下图: 这时我们需要指定索引 importpandas as pd people= pd.read_excel('./test.xlsx...
2.1 读取时设置索引 index_col 1 df=pd.read_excel("data.xlsx", index_col="date") 在读取文件时,我们可以指定索引,上面代码指定了"date"这一列为行索引 2.2 重置/指定索引 2.2.1index 和 columns 参数来直接修改行/列索引值 #修改行索引值df.index = ["a","b","c","d"]print(df)#输出:#name...
pandas.read_excel(io , sheet_name=0 , header=0 , names=None , index_col=None , usecols=None , squeeze=False , dtype=None , engine=None , converters=None , true_values=None , false_values=None ,skiprows=None , nrows=None , na_values=None ...
read_excel()函数实现功能 read_excel()函数使用方法 1、可以使用文件名作为字符串或打开文件对象来读取文件: 2、索引和标头可以通过index_col和标头参数指定 3、列类型是推断式的,但可以显式指定 ...
df = pd.read_excel(r".\Data\3.xlsx",sheet_name =2) df #默认空值是排在最后面 df.sort_values( by = ["销售ID"]) #通过设置na_position参数将缺失的值显示在前面,默认参数值是last df.sort_values(by = ["销售ID"],na_position = "first") ...
首先，认识一下pd.read_excel（），函数的官方文档是这么说的：将Excel文件读取到pandas DataFrame中，支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名，带有这两种扩展名的文件，函数都可以处理；然后它的函数完整版长这个样子：没想到吧，它它它…它居然有二十多个参数，是不是有点出乎意料，接下来认识下这些...
read_excel(path ,index_col='序号') data.sort_values(by=['语文','数学','英语'],inplace=True,ascending=[False,True,False]) print(data) 例2:按索引进行排序 代码语言:javascript 复制 import pandas as pd path = 'c:/pandas/排序.xlsx' data = pd.read_excel(路径,index_col='序号') data....