dtype={}传入一个字典,{"列名":"类型"} (8) converters:用法同dtype,不同的是converters可以在通过dict对某一列或者某几列应用某一个函数,读取的是函数返回后的结果。通过dict对某一列应用函数 (9) 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。...
如下数据,金额列是以文本形式存储的带有千分位分隔符的数字(不使用thousands参数读取的结果): 产品 金额 0 A 1,111.02 1 B 451,111.03 2 C 1,789,111.05 3 E 1,111.06 4 G 111.08 类型为object【df.dtypes】 产品 object 金额 object dtype: object 传入thousands【df = pd.read_excel(file, thousands=...
df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=[1,2,3,4,5]) 也可以通过列名称来选择所需的列数据 代码语言:javascript 复制 df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=['item_type','order id','order date','state','priority']) 这种做法在列的顺序改变但是列的名称不变的时候非常有用 最后,u...
dtype : 类型名称或dict的列-》其他类型,默认None 数据或列的数据类型。 例如。 {‘a’:np.float64,’b’:np.int32}使用对象保存Excel中存储的数据,而不解释dtype。 如果指定了转换器,则将应用INSTEAD进行dtype转换。 true_values : 列表, 默认 None 值视为Ture 0.19.0版中的新功能。 false_values : 列...
3、列类型是推断式的,但可以显式指定 pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0, dtype={'Name': str, 'Value': float}) Name Value 0 string1 1.0 1 string2 2.0 2 #Comment 3.0 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4、True、False和NA值以及数千个分隔符都有默认值,但也可以显式指定。提供您想要的值作为...
squeeze:boolean,默认为False,如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series。 dtype:列的类型名称或字典,默认为None。数据或列的数据类型。例如{'a':np.float64,'b':np.int32}使用对象保存存储在Excel中的数据而不解释dtype。如果指定了转换器,则它们将应用于dtype转换的INSTEAD。
除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。 首先是pd.read_excel的参数:函数为: 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, ...
parse_dates:要解析为日期的列。默认为False,表示不自动解析日期。 dtype:要将数据解析为的Python数据类型。默认为None,表示使用最佳类型推断。 engine:用于读取Excel文件的引擎。默认为openpyxl,但也可以使用xlrd等其他引擎。 示例代码: import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', ...
# 实例化产生ExcelFile对象 >>>excel = pd.ExcelFile(r'C:\Users\yj\Desktop\data.xlsx') #将ExcelFile对象作为参数传递给read_excel >>>df = pd.read_excel(excel) >>>df Out[17]: id name sex height time year month day 0 1 张三 F 170.0 2020-02-25 2020 2 5 ...