df=pd.read_excel('test.xlsx') height,width = df.shape print(height,width,type(df)) 1. 2. 3. 表格如下: 得到如下输出,为一个4行5列的数据块,为DataFrame格式: 直接print(df)得到的结果: 对比结果和表格,很显然表格中的第一行(黄色高亮部分)被定义为数据块的列下标,而实际视作数据的是后四行(蓝...
import pandas as pd df = pd.read_excel(r'temp.xlsx', sheet_name=0) # print(df) # 01.输出为json res = df.to_json(orient='columns', force_ascii=False) print(res) 数据格式: {"Product":{"0":"H型梁","1":"小齿轮钢","2":"钢板桩","3":"中厚板","4":"线材","5":"H型...
df.columns=df.loc[first_row] #更改当前df的列索引名称 df.rename(columns =lambda x:str(x).strip("\r\n\t ."),inplace=True) #去掉列名首位的空白字符 df=df.loc[first_row+1:] df_dst=pd.merge(df_dst,df[["姓名","年级","合计"]],how="outer",on="姓名",suffixes=("",sht_name))...
pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", sheet_name="Sheet1") # 效果同上 nameagesexaddressdate 换成读取第二个sheet:名称是Sheet2 pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", sheet_name="Sheet2") indexnameagesexaddressdate 结果中多了一列index的取值 参数header # 和默认情况相同 pd.read_excel("Pandas-Excel...
在使用pandas读取excel文件时，需要用到read_excel函数，该函数支持多种工作簿格式。不仅可以读取一个sheet，还可以读取多个sheet。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...
dtype={0:'int32',2:'int16'} 可以指定 第一列、第三列数据类型。 2.7 指定解析模块 engine 可以接受的参数有“ xlrd”,“ openpyxl”或“ odf”,用于使用第三方的库去解析excel文件。 engine=xlrd 支持较旧格式(.xls) engine=openpyxl 支持脚心的格式 engine=odf 支持OpenDocument电子文档 (.odf, .ods, ...
在Python中,使用pandas库读取Excel文件非常简单。首先,确保已经安装了pandas和openpyxl库。如果尚未安装,可以使用以下命令进行安装: pip install pandas openpyxl 接下来,按照以下步骤使用pandas读取Excel文件: 导入pandas库: import pandas as pd 使用pd.read_excel()函数读取Excel文件。该函数接受以下参数: io:要读取的...
1. read_excel read_excel方法定义: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, converters=None, ...
值为None、str、list类型,指定读取表格的指定列 None时,读取整个excel列 str时,只能按照excel的格式指定列,如"A: G",读取A列到G列的所有列 list时,如:[1, 4],表示读取list内指定的第一和第四列 skiprows 值为int、list类型或者func(lambda),默认None,跳过指定行(包括)之前的行开始读取 传入的值从1开始...
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。