decimal: 'str' = '.',comment: 'str | None' = None,skipfooter: 'int' = 0,storage_options: 'StorageOptions' = None)这里安装的是pandas 2.0.3版本，可以看到read_excel函数有26个参数，虽然有这么多的参数，但是实际工作中只用到很少的部分，因为已经帮我们设置好了默认的参数。2、read_excel参数详解...
(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...
import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name...
file_name='xxx.xlsx'pd.read_excel(file_name) Jetbrains全家桶1年46,售后保障稳定 二read_excel() 的常用的参数: io: excel路径 可以是文件路径, 类文件对象, 文件路径对象等。 sheet_name=0: 访问指定excel某张工作表。sheet_name可以是str, int, list 或 None类型, 默认值是0。 str类型 是直接指定工...
pandas读取Excel,默认转换文本类型数字为int类型,破坏原数据类型,用converters处理,保留文本类型数字 converters: dict[str, Callable] | dict[int, Callable] | None = ..., 说明:conveters={"字段名":类型} 例如:df = pd.read_excel(r"D:\测试文档\xxxx.xlsx", converters={"专业代码": str})...
下面读取 Excel 文件,用同样的方法尝试是否可行。 importpandasaspd foo = pd.read_excel( "/home/junsircoding/Documents/test.xlsx", header=0, names=["name"] ) foo["name"] = foo["name"].str.strip() print(foo["name"]) 结果: 0amy\n ...
直接使用pd.read_excel(r"文件路径"),默认读取第一个sheet的全部数据 实际上就是第一个参数:io,支持str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object 2.sheet_name(str, int, list, None, default 0) str字符串用于引用的sheet的名称 ...
"血型值首字母是A"的记录。Excel 中的筛选也是强大的,直接有此功能。如下: pandas 对应操作如下: - 血型 列是文本类型,因此可以用 .str ,从而使用一系列文本快捷方法 当然,pandas 中的文本处理功能比 Excel 强大得多,来看看。 "住址内容包含 天津市 3字"的记录。如下: ...
read_excel()函数和read_csv()函数,在参数上面有很多相同点,因此我就以read_excel()函数为例,进行详细的说明。 参数详解 1)sheet_name参数 含义:选择要读取的sheet表; sheet_name=0表示默认读取第一个sheet表,等同于sheet_name=“sheet名称”; sheet_name=[“sheet名”,0]会返回一个字典,然后可以利用键获取...
通过file-like object,我们使用read()方法来引用对象, 如文件句柄(例如,通过内置的open函数)或StringIO。 sheet_name:str,int,list,或None, 默认为0 字符串用于工作表名称。 整数用于索引为0工作表位置(图表工作表不计入工作表位置)。 字符串/整数列表用于请求多个工作表。指定None获取所有工作表。