pandas.read_excel(io,sheet_name=0,*,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filter=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=<no_default>...
一般情况下,我们使用 read_excel 函数读取 Excel 数据时,都是默认从第 A 列开始读取的,但是对于某些 Excel 数据,往往不是从第 A 列就有数据的,此时我们需要参数 usecols 来进行规避处理 比如上面的 Excel 数据,如果我们直接使用 read_excel(src_file) 读取,会得到如下结果 我们得到了很多未命名的列以及很多我们...
1、read_excel各参数组成如下：pd.read_excel(io,sheet_name: 'str | int | list[IntStrT] | None' = 0,*,header: 'int | Sequence[int] | None' = 0,names: 'list[str] | None' = None,index_col: 'int | Sequence[int] | None' = None,usecols: 'int | str | Sequence[int] | Sequ...
在不指定usecols参数时,read_excel()会默认读取所有列。 importpandasaspd# 读取所有列df=pd.read_excel('example.xlsx')print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 2. 使用字符串指定列 通过字符串指定列名,usecols会读取与字符串匹配的列。 # 读取 A 和 C 列df=pd.read_excel('example.xlsx',usecols='AC')print(...
在Pandas库中,读取excel文件使用的是pd.read_excel()函数,这个函数强大的原因是由于有很多参数供我们使用,是我们读取excel文件更方便。在这里我们仅仅讲述sheet_name、header、usecols和names四个常用参数。 ① sheet_name参数详解 我们知道一个excel文件是一个工作簿,一个工作簿有多个sheet表,每个sheet表中是一个表格...
我在从 Excel 文件读取数据时遇到了一些问题。 Excel 文件包含带有 unicode 字符的列名称。 由于某些自动化原因,我需要将usecols参数传递给 pandas.read_excel 函数。 问题是,当我不使用usecols参数时,数据加载时没有错误。 这是代码: import pandas as pd ...
当我们用pandas的read_excel读取excel数据时,会遇到excel工作表里有非常多的列,但我们在做数据分析时可能只需要用到其中的部分列。这个时候就需要用到read_excel的usecols参数(Usecols是use columns的缩写),用来指定read_excel读取excel表时只读取usecols指定列的数据。Usecols参数的值有以下四种形式: ...
使用它将我们在Excel中的数据内容,然后写入了另一个文件中。 其中,我们用到的是read_excel的usecols参数来实现表格中数据的选择。 其实,pandas为我们提供了更加灵活和强大的loc,iloc。使用它们,能够让我们有能力更加细致地去操作Excel。 下面是我们之前使用的,用来读取Excel数据的代码: import pandaspandas.set_option...
使用pd.read_excel()函数读取Excel文件。该函数接受以下参数: io:要读取的Excel文件的路径或文件对象。 sheet_name:要读取的工作表名称或索引。默认为0,表示第一个工作表。 header:用作列名的行号。默认为0,表示第一行。 index_col:用作行索引的列号。默认为None,表示不使用行索引。 usecols:要读取的列的列表...
一、将excel/csv数据导入到Python中 对于excel表格,使用pandas.read_excel(),对于csv,使用pandas.read_csv()。由于两者使用方法相似,这里以excel文件导入举例。 语法如下: pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None...