pd.read_excel(open('fake2excel.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet2')# 使用sheet_name=0，指定读取sheet2里面的内容。我们在原表里加入了sheet2，结果如下图所示：这种情况下，不会读取sheet1里面的内容 3、取消header读取 读取本身没有列名的数据。pd.read_excel('fake2ex
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] | Sequence[str] | Callable[[str],...
注意:如果read_excel的sheet_name参数设为None,则读取excel后是sheet和df_sheet组成的字典,df.keys()的结果是所有sheet名字(字典的键)。 # -*- coding: utf-8 -*- importpandasaspd df=pd.read_excel('kwd.xlsx') print(df.keys()) print('---') print(df.columns) Index([9,'上海','地铁站','...
(1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet,df=pd.read_excel("data_test.xlsx")(2)指定sheet名称读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1")(3)指定sheet索引号读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始 *同时读取多个sheet,以字典形式返回。(不推...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None) 2、指定sheet读取 见名知意。 pd.read_excel(open('fake2excel.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet2')# 使用sheet_name=0,指定读取sheet2里面的内容。 我们在原表里加入了sheet2,结果如下图所示: ...
1 打开pycharm工具，新建python文件，导入pandas模块；调用read_excel方法读取excel文件，这里使用r，文件路径使用反斜杠 2 如果去掉路径前面的r，使用反斜杠会出现报错，需要使用斜杠 3 如果想要读取excel第一个sheet页数据，可以添加参数sheet_name，设置为Sheet1 4 跟上述同理，读取其他sheet页数据，需要指定对应sheet...
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...
在 Pandas 中，可以使用 pandas.read_excel() 函数读取 Excel 文件，使用 DataFrame.to_excel() 函数写入 Excel 文件。下面是它们的用法和常用参数的说明：读取 Excel 文件：pandas.read_excel()import pandas as pd# 读取 Excel 文件df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')print(df)io：...
products=pd.read_excel('products.xlsx',sheet_name='Products',index_col='product_id')products....
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 ...