import pandas as pd df = pd.read_excel('file.xlsx', names=['Column1', 'Column2', 'Column3']) 跳过无用的行: 如果Unnamed列是由于文件开头包含无用的行(如标题或说明文字),可以使用skiprows参数跳过这些行。 python df = pd.read_excel('file.xlsx', skiprows=2) # 跳过前两行 设置正确的标...
pandas 的 read_excel函数在读取Excel工作表方面做得很好。然而,在数据不是从A1单元格开始的连续表格的情况下,结果可能不是你所期望的那样。 比如当你尝试使用 read_excel(src_file)读取下面这个电子表格样本。 你会得到一些下面这样的东西。 这些结果包括很多 Unnamed的列、行内的标题标签以及一些我们不需要的额外列...
defcolumn_check(x):if'unnamed'inx.lower():returnFalseif'priority'inx.lower():returnFalseif'order'inx.lower():returnTruereturnTrue df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=column_check) 该函数将按名称解析每一列,并且必须为每一列返回 True 或 False 当然也可以使用 lambda 表达式 代码语言:java...
data = pd.read_excel('客户信息.xlsx') #获取Pandas读取Excel后所有列名的几种方法 print(list(data))# 0.直接使用list关键字,返回一个list columns_name1 = [columnfor columnin data]# 1.链表推倒式_获取Pandas列名的几种方法 columns_name2 = data.columns.values# 2.通过columns字段获取,返回一个numpy...
# Define a more complex function:def column_check(x):if'unnamed'inx.lower():returnFalse if'priority'inx.lower():returnFalse if'order'inx.lower():returnTrue returnTrue df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=column_check) 1.
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
usecols支持一个回调函数column_check，可通过该函数对数据进行处理。下面是一个简单的示例：def column_check(x):if 'unnamed' in x.lower():return False if 'priority' in x.lower():return False if 'order' in x.lower():return True return True df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols...
df = pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=['item_type', 'order id', 'order date', 'state', 'priority']) 这种做法在列的顺序改变但是列的名称不变的时候非常有用 最后,usecols 还可以接受一个可调用的函数 def column_check(x):if 'unnamed' in x.lower():return Falseif 'priority' in ...
df = pd.read_excel( src_file, header=1, usecols=['item_type','order id','order date','state','priority']) 这种做法在列的顺序改变但是列的名称不变的时候非常有用 最后,usecols 还可以接受一个可调用的函数 defcolumn_check(x): if'unnamed'inx.lower():returnFalseif'priority'inx.lower():re...
pandas read_excel函数在读取Excel工作表方面做得很好。但是,如果数据不是从头开始,不是从单元格A1开始的连续表格,则结果会不是很好。比如下面一个销售表,使用read_excel读取: 读取的结果如下所示: 结果标题表头会变成Unnamed,而且还会额外增加很多NaN列,字段为空的列的值也会被转换为NaN,这显然不是我们所期望的。