pandas读取excel的返回值 首先是读取,import pandas后,用read_excel函数读取数据,文件路径最好写绝对路径,保险一点,最常用的参数是sheet_name和header,sheet_name选择读取哪个sheet,header选择以哪一行为表头,注意以0为开始。 data_l = pd.read_excel("C://Users/HP/Desktop/result_1/0_500/010.xlsx", sheet_...
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_nam...
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' a a.1a.2a.3 02bob19man 13alice21woman 24peter18man index_col 值为int或str类型,默认None,指定第几列做为新的索引...
有时候需要对路径中的”\”进行转义,io参数没有默认值,必须传入。 # jupter notebook环境中不需要对"\"进行转义pd.read_excel(r"C:\Users\asus\Desktop\test.xlsx")# pd.read_excel(r"C:\\Users\\asus\\Desktop\\test.xlsx")# jupter notebook、Windows环境下,用"/"可以文件名联想pd.read_excel(r"...
import pandas as pd # 读取xlsx文件并将其转换为DataFrame对象 df = pd.read_excel('filename.xlsx', na_values=['NAN']) # 获取缺失值的返回值 nan_values = df.isnull().sum().sum() print("缺失值的返回值:", nan_values) 在上述代码中,read_excel()函数用于读取xlsx文件,并通过na_valu...
最简单的用法,只需要指定文件名参数,支持 xls 文和 xlsx 文件格式,函数的返回值为 DataFrame 类型的对象。比如读取 D 盘根目录下的 source.xlsx 文件: import pandas as pd df1 = pd.read_excel(r'D:/source.xlsx) 如果想读取 py 文件所在目录下的某个 Excel 文件,可以参考下面的代码: ...
df=pd.read_excel('MR/Code/04/22/1月.xlsx')#导入excel文件#x是“宝贝标题 ”对应的列#value_count()函数用于Series对象中的每个值进行计数并且排序pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)max1=lambdax:x.value_counts(dropna=False).index[0]df1=df.agg({'宝贝标题':[max1],'数量...
df1 = pd.read_excel('D:/ss/ss.xlsx',index_col='ID',sheet_name='Sheet1') #读取指定表格--默认第一张 1. 【可以连续使用这条语句,但是后面的会覆盖掉前面的数据】 返回工作簿中的所有表格 import openpyxl wb = openpyxl.load_workbook('D:\ss\ss.xlsx') #打开工作簿 ...
返回值类型:dict[IntStrT, DataFrame]:key表示sheet的索引,DataFrame表示每个Sheet对应的数据。 读取所有sheet的每行数据。 import pandas as pd excel = pd.read_excel('订单.xlsx', sheet_name=[0, 1], skiprows=0) for sheet, df in excel.items(): for row in df.values: print(row) 1. 2. 3....