read_excel() # 读取excel文件(需要安装xlrd和openpyxl两个模块) 1、方法使用了Python的 xlrd 模块来读取Excel2003(.xls)版本的文件,而Excel2007(.xlsx)及以上版本的使用了xlrd 或者 openpyxl 模块来读取的。 2、在大多数基本的使用案例中,read_excel会读取Excel文件通过一个路径,并且sheet_name会表明需要解析哪一...
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 sheetname:指定需要读取电子表格中的第几个sheet,既可...
Pandas用于数据处理,而openpyxl则用于读写Excel文件。可以通过pip命令进行安装: pip install pandas openpyxl 三、读取Excel文件 首先,我们需要使用Pandas的read_excel函数来读取Excel文件。假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件,它包含多个工作表,我们需要处理的是名为Sheet1的工作表。 import pandas as pd # 读取Ex...
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...
一般情况下,我们使用 read_excel 函数读取 Excel 数据时,都是默认从第 A 列开始读取的,但是对于某些 Excel 数据,往往不是从第 A 列就有数据的,此时我们需要参数 usecols 来进行规避处理 比如上面的 Excel 数据,如果我们直接使用 read_excel(src_file) 读取,会得到如下结果 ...
本篇文章呢我们来详细的了解一下read_excel,这个pandas的数据读取函数 正文 一、基础知识 pandas可以读取多种的数据格式,针对excel来说,读取的方法为read_excel,假设我有一个名为”test.xlsx“的文件,那么如果要读取我们可以这样写: importpandasaspddf=pd.read_excel("test.xlsx") ...
```python import pandas as pd # 读取第一个表单 df1 = pd.read_excel('example.xlsx',...
分块读取 对于一个大文件可以分块读取,设置参数chunksize即可,若设置这个参数后将返回一个TextFileReader对象迭代器,可以用这个对象逐块迭代 importpandasaspdzarten_csv=pd.read_csv('../zarten_csv.csv',sep=',',names=['name','age','sex'],chunksize=10)foriinzarten_csv:print(i) ...
你可以使用range。假设你想在1000行的Excel文件中处理100行的块：
pd.read_excel(r"C:/Users/asus/Desktop/test.xlsx") 1. 2. 3. 4. 5. tips:要不要转义可能和编辑器、操作系统有关。建议都写成最后一种形式。 sheet_name参数 通过sheet位置或sheet名字来指定读入哪个sheet的数据。 当一个excel工作簿中包含有很多个sheet工作表时,sheet_name用于决定导入那...