df=pd.read_excel('e:\pandas_excel.xlsx',sheet_name='table1')#根据表的名称print(df.head(10))#只能限定行方向的高度,取前10行print(df.ix[[0,2,3]].values)#返回指定的行的ndarray结果print(df.ix[[0,2,3]])#返回指定的行的DataFrame结果print(
利用pandas读取excel数据操作 importpandasaspdimportxlrd read_sheet =pd.read_excel('data.xlsx')#获取sheet表单,默认第一个head_data =read_sheet.head()#读取前5行的数据,默认前5行print(head_data) read_sheet =pd.read_excel('data.xlsx',sheet_name='Sheet1')#指定sheet_name读取表单# print("\n{}...
有时候我们需要抓取网页上面的一个表格信息,相比较使用 Xpath 或者是 Beautifulsoup ,我们可以使用 pandas 当中已经封装好的函数 read_html 来快速地进行获取,例如我们通过它来抓取菜鸟教程Python网站上面的一部分内容 url ="https://www.runoob.com/python/python-exceptions.html" dfs = pd.read_html(url, header=...
df=pd.read_excel('lemon.xlsx') print("输出值",df.sample(3).values)#这个方法类似于head()方法以及df.values方法 输出值 [[2 '输入错误的密码' '{"mobilephone":"18688773467","pwd":"12345678"}'] [3 '正常充值' '{"mobilephone":"18688773467","amount":"1000"}'] [1 '正常登录' '{"mobil...
pandas处理Excel数据成为字典# print("\npandas处理Excel数据成为字典") df=pd.read_excel('ceshi.xlsx',sheet_name="Sheet2") test_data=[] for i in df.index.values: #获取行号的索引,并对其进行遍历: row_data=df.loc[i,['姓名','年龄','性别','出生日期']].to_dict() #根据i来获取每一行指...
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, ...
2:读取Excel文件的两种方式: #方法一:默认读取第一个表单 df = pd.read_excel('lemon.xls') data = df.head() )#默认读取前5行的数据 print('获取到所有的值:\n{0}'.format(data)) 得到的结果是一个二维矩阵,如下所示: # df = pd.read_excel('lemon.xls', index_col=None) ...
本地文件可以是:file://localhost/path/to/table.xlsx。 如果想传递一个路径对象,pandas接受任何os.PathLike。 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 ...
def __init__(self, fileName=None): if fileName is None: return self.readbook = xlrd.open_workbook(fileName) #打开Excel文件,实例化为readbook def get_sheet_names(self): return self.readbook.sheet_names() def get_dict(self): data = {} ...
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, ...