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文件中的数据。除了io参数外,read_excel()函数还支持...
read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet2") #指定工作表名称 #或者 df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name=1) #指定工作表索引(索引从0开始) #可以设置表头是否从数据中自动获取,默认是True df = pd.read_excel("data.xlsx", header=None) #不使用第一行作为列名 #或者 df = pd.read_...
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 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。
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...
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。
read_csv() # 从文件、url或文件型对象读取分割好的数据,英文逗号是默认分隔符 read_table() # 从文件、url或文件型对象读取分割好的数据,制表符('\t')是默认分隔符 read_excel() # 从excel的.xls或.xlsx格式读取异质型表格数据 read_hdf() # 读取用pandas存储的hdf5文件 ...
Python使用xlrd、pandas包从Excel读取数据 #coding=utf-8#pip install xlrdimportxlrddefread_from_xls(filepath,index_col_list):#filepath:读取文件路径,例如:filepath = r'D:/Python_workspace/test.xlsx'#index_col_list:读取列的索引列表,例如第一、二、三、四列为:[1,2,3,4]#设置GBK编码xlrd.Book....
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] | ...
在Python 中,你可以使用 Pandas 库来读取 Excel 数据。Pandas 提供了 `read_excel` 函数,使得从 Excel 文件中读取数据变得简单。以下是基本的示例: 首先,确保你已经安装了 Pandas: pip install pandas 然后,在你的 Python 脚本或 Jupyter Notebook 中,可以使用如下代码读取 Excel 数据: import pandas as pd # ...
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。