read_excel(file_path, usecols=['A', 'C']) print(df_specific_columns) 跳过行:如果你的Excel文件顶部有一些元数据或空行,可以使用skiprows参数跳过这些行。 # 跳过前两行 df_skip_rows = pd.read_excel(file_path, skiprows=2) print(df_skip_rows) 将
四、read_excel()数据实战 函数原型 sheetname header skiprows skip_footer index_col names 五、to_excel()数据实战 excel_writer sheet_name na_rep colums header index 总结 前言 Pandas是Python中用于数据分析和操作的强大库,它提供了许多方便的函数来处理各种格式的数据。 Excel文件作为一种常见的数据存储格式...
df = pd.read_excel(r'temp.xlsx', sheet_name=0) # print(df) # 01.输出为json res = df.to_json(orient='split', force_ascii=False) print(res) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 数据格式: {"columns":["Product","Month","Price","Sales","Stocks"],"index":[0,1,2,3,4,5,6,7,8,9],...
1.pandas.read_excel() 读取excel 函数表达式: 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,keep_default_na=True,verbose=False,par...
1. read_excel read_excel方法定义: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, converters=None, ...
import pandas as pd # 读取Excel文件并跳过第2行和第3行 df = pd.read_excel('file.xlsx', skiprows=[1, 2]) # 打印读取的数据 print(df) 在上面的示例中,read_excel函数从名为file.xlsx的Excel文件中读取数据。通过将skiprows参数设置为[1, 2],我们跳过了第2行和第3行的数据。 Pandas提供了许多其他...
read_excel() 加载函数为read_excel(),其具体参数如下。 read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=...
Extracting Specific Columns (Skip columns) 10 Handle NaN Values The engine parameter The engine parameter in the read_excel function specifies the engine to use for reading the Excel file. The options are ‘xlrd’, ‘openpyxl’, ‘odf’, and ‘xlsb’. ...
read_excel 函数是Pandas库用于读取Excel文件的主要函数之一。它支持读取多种Excel格式，包括 .xls 、.xlsx 等。1.2 read_excel函数参数说明 9 1 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,engine=None,converters=None,na_values=None,keep_default...
pandas中的文件读写工具由一组read的函数(执行Input)和一组write的对象方法(执行Output)组成,具体见下表。 本文总结最常用的三组读写工具的所有参数用法,read_excel()和DataFrame.to_excel()、read_csv()和DataFrame.to_csv()、read_json()和DataFrame.to_json()。