(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...
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>...
converters: 'dict[str, Callable] | dict[int, Callable] | None' = None,true_values: 'Iterable[Hashable] | None' = None,false_values: 'Iterable[Hashable] | None' = None,skiprows: 'Sequence[int] | int | Callable[[int], object] | None' = None,nrows: 'int | None' = None,na_valu...
1. pandas.read_excel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_defaul...
df.values[i1:i2 , j1:j2],返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。 3.示例 带表头,excel内容为 Python脚本为 `import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:") ...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None,na_values={'name':"庞强"}) # 使用na_values，自己定义不显示的数据 结果如下图所示：我们的表格里，有个人的名字叫：庞强我们不想显示这个人的名字于是我们就在na_values指定：name这一列是庞强的名字，置为空，在pandas里空值会用NaN表示。6、处理Exce...
df.values[i1:i2 , j1:j2],返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。 3.示例 带表头,excel内容为 Python脚本为 `import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:") ...
在Python的数据分析库pandas中,read_excel函数是用于从Excel文件中读取数据的强大工具。通过使用这个函数,用户可以从Excel文件(如.xlsx或.xls格式)中读取数据,并将其转换为DataFrame对象,以便进行进一步的数据处理和分析。read_excel函数的基本语法如下: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, index_col=Non...
标签:Python与Excel,pandas 本文将尝试使用Python pandas读取来自同一文件的多个Excel工作表。我们可以通过两种方式来实现这一点:使用pd.read_excel()方法,并使用可选的参数sheet_name;另一种方法是创建一个pd.ExcelFile对象,然后解析该对象中的数据。 注:本文示例文档可在知识星球完美Excel社群中下载。
df.values[i1:i2 , j1:j2],返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。 3.示例 带表头,excel内容为 Python脚本为 importpandasaspddf=pd.read_excel("data_test.xlsx")print("\n(1)全部数据:")print(df.values)print("\n(2)第2行第3列的值:")print(df....