(12)nrows:指定读取前多少行,通常用于较大的数据文件中,默认None。(13)na_values:指定某些列的某些值为NaN,一般用不到。(14)keep_default_na:导入数据时是否导入空值,默认为True,即自动识别空值并导入。keep_default_na=False,原来的数据列会变为object类型,所以这个参数也要谨慎使用。(15)na_fil...
将Excel数据读入pandas/Python时指定数据类型是通过使用pandas库中的read_excel函数,并在函数中使用dtype参数来实现的。dtype参数用于指定每列的数据类型,以确保数据被正确解析和处理。 具体步骤如下: 导入所需的库:import pandas as pd 使用read_excel函数读取Excel文件,并通过dtype参数指定数据类型:df = pd.read...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0,dtype={'age':float})# 使用dtype,指定某一列的数据类型。 结果如下图所示: 我们添加了一列:年龄,本来是整数,但是指定float类型之后,读取出来成了小书。 这种读取,更适合对数据有特殊要求的情况。例如之前给大家分享过的:580页PDF:《Python金融大数据分析》 5...
pd.read_excel('file_name.xlsx',dtype=str)# (or) dtype=object 2)它甚至支持字典映射,其中keys构成列名和values它是要设置的相应数据类型,特别是当你想改变dtype对于所有列的子集。 # Assuming data typesfor`a`and`b` columnstobe altered pd.read_excel('file_name.xlsx',dtype={'a':np.float64, 'b...
data.xlsx中还有一个sheet2表,数据如下: io 这个参数的作用和read_csv函数中的filepath_or_buffer参数类似,也是用来指定文件路径或文件对象的。可以接收str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path对象, 以及 file-like对象。这里的str是一个有效的文件路径字符串、path对象可以是pathlib库中提供的Path类也可以是os...
值为None、str、list类型,指定读取表格的指定列 None时,读取整个excel列 str时,只能按照excel的格式指定列,如"A: G",读取A列到G列的所有列 list时,如:[1,4],表示读取list内指定的第一和第四列 skiprows 值为int、list类型或者func(lambda),默认None,跳过指定行(包括)之前的行开始读取 ...
df_dict=pd.read_excel(file,sheet_name=[0,1,'Sheet1']) sheet_name=None 会解析该文件中所有的工作表,返回一个同上的字典类型的数据。 df_dict=pd.read_excel(file,sheet_name=None) 3. header :指定标题行 header是用来指定数据的标题行,也就是数据的列名的。本文使用的示例文件具有中英文两行列名,默...
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:") ...
如果Excel文件中包含不同类型的列,可以使用dtype参数将列名映射到相应的Python数据类型。以下是一个示例: import pandas as pd # 加载Excel文件中指定数据类型的列 dtype_map = {'int_column': int, 'float_column': float} df = pd.read_excel('excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', dtype=dtype_map...