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.column
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...
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...
# 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. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14...
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。 header和usecols参数 对这样的非标准格式的表格,我们可以使用read_excel()的header和usecols参数来控制选择的需要读取的列。 结果的Data...
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 ...
pd.read_excel("fund_data.xls", header = 2, index_col = 0) 指定特定行和特定列来作为column和index之后,我们看到个别列因为之前是合并的列所以还有3个Unnamed的列名称。可以使用`rename`将它们进行替换: # 替换特定列的名称 df = pd.read_excel("fund_data.xls", header = 2, index_col = 0) ...
注意:1.4.0版后已弃用:在调用read_excel时 附加.squeeze("columns")以压缩数据。 dtype:Type name 或column -> type的dict, 默认为None 数据或列的数据类型。例如,{‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}, 使用object保存Excel中的数据,而不解释dtype。
Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2、索引和标头可以通过index_col和标头参数指定 pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=None, header=None) 0 1 2 ...
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...