skip_footer:自下而上忽略读取的行数,用来尾部跳行读取数据; index_col:指定列为索引; na_values:设置缺失值的处理,默认为None,可通过该参数设置为其他替换字符或数字; 导出为xlsx、xls文件 df.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, ind...
df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') df.drop(columns=['寄件地区'], inplace=True) 5、列表头改名(补充) 如下:将某列表头【到件地区】修改为【对方地区】 df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') df = df.rename(columns={'到件地区...
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. 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, ...
9Extracting Specific Columns (Skip columns) 10Controlling Data Type 11Handle Boolean Data 12Converters parameter 13Parsing Date Columns 14Handling non-US date formats 15Handle NaN Values The engine parameter The engine parameter in the read_excel function specifies the engine to use for reading the ...
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=...
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 ...
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...
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...