直接使用pd.read_excel(r"文件路径"),默认读取第一个sheet的全部数据 实际上就是第一个参数:io,支持str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object 2.sheet_name(str, int, list, None, default 0) str字符串用于引用的sheet的名称 int整数用于引用的sheet的索引(从0开始) 字符串...
第二行,使用pandas的read_excel方法,紧跟括号,括号内用单引号或双引号包裹数据文件的名称,含文件的拓展名或 .xlsx 或 .xls。因为excel中第一行是表头,不需要,可以加入header = 1 的方法,让pandas 从第二行开始读取,并将其设置为df 的列索引。将读取的数据用 = 赋值给变量df, 此时df 就是已成功读取的全部...
（9） engine：可以接受的参数有“ xlrd”，“ openpyxl”或“ odf”，用于使用第三方的库去解析excel文件。（10）true_values 和 false_values参数一般用不到，将指定的文本转换为True或False，默认为None。(11） skiprows：是指跳过指定的行。skiprows=1 跳过第1行 skiprows=[2,4,5] 跳过第2，4，5行 sk...
可以是int,read_excel函数将Excel文件中的sheet按照位置进行编号,例如第一个sheet编号为0,第二个sheet编号为1,...,因此可以传递一个int,告诉函数我们想要读取那个sheet。这个参数的默认值是0,表示读取第一个sheet。这里我们让函数读取sheet2: >>>df=pd.read_excel(r'C:\Users\yj\Desktop\data.xlsx',sheet_nam...
1、 【python】pandas库pd.read_excel操作读取excel文件参数整理与实例 除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写而且pandas库同样支持excel的操作且pandas操作更加简介便利。 首先是pd.read_excel的参数函数为 pd.read_excel(io, sheetname0,header0,skiprowsNone,index_colNone,namesNone, arse_colsNone...
第三步:导入与读取数据 1 2 importpandas as pd#映入模块 df=pd.read_excel('python0109.xlsx')#读取excel 第四步:读取表格数据(iloc[]与loc[]区别) loc[]:基于行标签和列标签(x_label、y_label)进行索引 列标签:从0开始 行标签:默认第一行为行标签 ...
复制In [27]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname=1,header =None,skip_footer=1)#从尾部开始略去行的数据In [28]: sheet Out[28]:01230135学生1234老师 index_col :指定列为索引列,也可以使用 u’string’ 复制#指定第二列的数据作为行索引In [30]: sheet = pd.read_excel('example....
可以使用整型,从0开始,如[0,2,3]; 可以使用Excel传统的列名“A”、“B”等字母,如“A:C, E” ="A, B, C, E",注意两边都包括。 usecols 可避免读取全量数据,而是以分析需求为导向选择特定数据,可以大幅提高效率。 data = pd.read_excel(io, sheet_name = '西甲射手榜', usecols = [0, 1, 3]...
然后,使用read_excel()函数读取Excel文件。该函数将返回一个DataFrame对象,该对象包含Excel文件中的数据。read_excel()函数的语法如下: pandas.read_excel(io, engine=None, **kwds) 其中,io参数指定要读取的Excel文件的路径和文件名。例如,如果要读取名为“example.xlsx”的Excel文件,可以使用以下语句: df = pd...