pandas的read_csv或者read_excel方法可以进行读取操作,我们看到参数很多,使用skiprows可以设置跳过相应的行数: pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True,has_index_names=None,convert...
为了解决这个问题,你可以指定header参数来跳过标题行,或者如果第一列没有标题行,你可以直接调整索引来确保获取整个第一列。 如果有标题行,header=0。 如果没有标题,header=None。 优化代码 importjsonimportpandasaspddefexcel_to_json(file_path):# 使用 Pandas 库读取 Excel 文件df=pd.read_excel(file_path,shee...
import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=[0], header=1, usecols=[0, 1, 2]) 在上述示例代码中,data.xlsx是要读取的Excel文件名,skiprows跳过第1行,header设置为1表示数据从第2行开始,usecols只读取第1、第2和第3列的数据。你可以根据实际情况调整这些参数来适应你的数据。 对...
data = pd.read_excel(io, sheet_name = 'converters') data['排名'].dtype data = pd.read_excel(io, sheet_name = 'converters', converters = {'排名': str, '场次': float}) data['排名'].dtype 9、skiprows,跳过特定行 skiprows= n, 跳过前n行; skiprows = [a, b, c],跳过第a+1,b+...
import pandas as pd # 读取Excel文件并跳过第2行和第3行 df = pd.read_excel('file.xlsx', skiprows=[1, 2]) # 打印读取的数据 print(df) 在上面的示例中,read_excel函数从名为file.xlsx的Excel文件中读取数据。通过将skiprows参数设置为[1, 2],我们跳过了第2行和第3行的数据。 Pandas提供了许多其他...
1.Pandas模块中的read_excel 方法原型: pd.read_excel(io,sheetname=0,header=0,skiprows=None,skipfooter=None,index_col=None,names=None,parse_cols=None,parse_date=False, na_values=None,thousands=None,convert_float=True) io:指定电子表格的具体路径 ...
df = pd.read_excel('my_file.xlsx') # Make columns lower case (case may vary) df.columns = [t.lower() for t in df.columns] # Check if the header of the dataframe mathces my_header if len(set(my_header) - set(df.columns)) != 0: # If no... use my function to find the...
从上面的例子中,我们发现read_excel函数默认读取的是sheet1。其实我们可以指定sheet_name这个参数来指定函数读取那个sheet。这个参数可以接收int、str、list或者None,默认值为0。 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,...
1、read_excel各参数组成如下:pd.read_excel(io,sheet_name: 'str | int | list[IntStrT] | None' = 0,*,header: 'int | Sequence[int] | None' = 0,names: 'list[str] | None' = None,index_col: 'int | Sequence[int] | None' = None,usecols: 'int | str | Sequence[int] | ...