对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。读取到的Excel数据均构造成并返回DataFrame表格类型(以下以df表示)。 对有表头的方式...
这里安装的是pandas 2.0.3版本，可以看到read_excel函数有26个参数，虽然有这么多的参数，但是实际工作中只用到很少的部分，因为已经帮我们设置好了默认的参数。2、read_excel参数详解 （1） io ：用来指定文件路径或文件对象 （2） sheet_name：要读取的表格名称，默认的是工作簿中的第一个表格。如果同时读取2...
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...
使用str类型传参时会循环出每一个字符在赋值给每一个表头,即不能多也不能少,多或者少都会抛出ValueError错误。 举栗子: pd.read_excel(f_path, sheet_name=0, header=1, names='asdf') a s d f 02bob19man 13alice21woman 24peter18man 字符重复时,会自动在后面追加数字,从1开始,如:names='aaaa' ...
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:金融行业。
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...
如果输入的是字典，那么每个字段可以指定不同的数据类型。来个例子帮助理解：由于整个表格中既有文本又有数值，如果要设置成统一的数据类型只能设置成字符型了；针对每一列设置不同的数据类型，效果还是很明显的。篇幅限制，对pd.read_excel（）函数参数的介绍先到这里，剩下的参数在后续的文章中接续介绍哦。
除了上述参数外,read_excel()函数还有许多其他常用参数,可以根据需要进行设置。例如: index_col:将某一列设置为索引列。skiprows:跳过指定的行。na_values:指定哪些值应被视为缺失值(NaN)。dtype:指定列的数据类型。 这些参数可以根据具体需求进行灵活使用,以满足不同的数据处理需求。
df = pd.read_excel(r'temp.xlsx', sheet_name=0) 1. 2. 读取指定列数据 代码如下: import pandas as pd df = pd.read_excel(r'temp.xlsx', sheet_name=0, usecols=[0, 2]) print(df) 1. 2. 3. 4. 二、DataFrame转化为json DataFrame.to_json参数说明 ...