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.read_excel('example.xlsx') 这将返回一个名为df的DataFrame对象,其中包含Excel文件中的
converters:字典,指定每列使用的转换函数。 返回值 返回一个 DataFrame,包含所读取的 Excel 数据。 示例 示例1:基本用法 读取Excel 文件的第一个工作表,并将其存储到 DataFrame 中。 import pandas as pd # 读取 Excel 文件的第一个工作表 df = pd.read_excel("data.xlsx") print(df.head()) 示例2:指定...
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...
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...
一read_excel() 的基本用法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd file_name='xxx.xlsx'pd.read_excel(file_name) Jetbrains全家桶1年46,售后保障稳定 二read_excel() 的常用的参数: io: excel路径 可以是文件路径, 类文件对象, 文件路径对象等。
Pandas 常用函数 以下列出了 Pandas 常用的一些函数及使用实例: 读取数据 函数说明 pd.read_csv(filename)读取 CSV 文件; pd.read_excel(filename)读取 Excel 文件; pd.read_sql(query, connection_object)从 SQL 数据库读取数据; pd.read_json(json_string)从 JSON 字
read_excel 默认读取第一个表单(sheet_name=0),假设 data.xlsx 文件中只有一个表单,读取后的数据会存储在一个 DataFrame 中。 如果data.xlsx 文件中有多个表单,可以通过指定 sheet_name 来读取特定表单的数据,例如 pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')。
pd.read_excel(r'usecols.xlsx',usecols=['姓名','3月']) usecols参数为str表头 以上就是pandas读取excel所用的read_excel()函数参数usecols的4种常用方法,另外还有一种就是用lambda函数遍历列,lambda x:x=”1月”,这里不在举例,感兴趣的伙伴可以自己尝试下。希望本节内容对于在数据分析路上的你有所帮助。
Python 读写Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。 1. pandas.read_excel 代码语言:javascript...
excel_writer sheet_name na_rep colums header index 总结 前言 Pandas是Python中用于数据分析和操作的强大库,它提供了许多方便的函数来处理各种格式的数据。 Excel文件作为一种常见的数据存储格式,在数据处理中经常用到。 Pandas提供了read_excel()函数来读取Excel文件,以及to_excel()函数将数据写入Excel。 本文将详...