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。...
pd.read_excel('file_name.xlsx',dtype=str)# (or) dtype=object 2)它甚至支持字典映射,其中keys构成列名和values它是要设置的相应数据类型,特别是当你想改变dtype对于所有列的子集。 # Assuming data typesfor`a`and`b` columnstobe altered pd.read_excel('file_name.xlsx',dtype={'a':np.float64, 'b...
值为dict类型,默认None,将指定的数据列转换为int、float、str等数据类型 num name age gender 001 jack 22 man 002 bob 19 man 003 alice 21 woman 004 peter 18 man 如上:是Excel中的原本数据形式,但是当我们读取出来可能就不是这个样子了,num以0开头的都不显示,如下: num name age gender 0 1 jack ...
从上面的例子中,我们发现read_excel函数默认读取的是sheet1。其实我们可以指定sheet_name这个参数来指定函数读取那个sheet。这个参数可以接收int、str、list或者None,默认值为0。 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,...
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 ...
index_col:将某一列设置为索引列。skiprows:跳过指定的行。na_values:指定哪些值应被视为缺失值(NaN)。dtype:指定列的数据类型。 这些参数可以根据具体需求进行灵活使用,以满足不同的数据处理需求。 ?八、总结 通过本文的详细介绍,相信你已经对pandas中的read_excel()函数有了更深入的了解。在实际应用中,...
[1,3,5] 跳过第1,3,5行#skiprows=lambda x: x % 2 == 0 跳过偶数行#*dtype*,其作用是指定列的数据类型df = pd.read_excel(r"E:\Desktop\pandas练习文件\data01.xlsx",dtype={0:object,2:"float64"})print(df)# *converters*#对指定列的数据进行指定函数的处理,传入参数为列名与函数组成的字典...
pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=None, header=None) 0 1 2 0 NaN Name Value 1 0.0 string1 1 2 1.0 string2 2 3 2.0 #Comment 3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3、列类型是推断式的,但可以显式指定 pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0, ...
df = pd.read_excel(r'temp.xlsx', sheet_name=0) 1. 2. 读取指定列数据 代码如下: import pandas as pd df = pd.read_excel(r'temp.xlsx', sheet_name=0, usecols=[0, 2]) print(df) 1. 2. 3. 4. 二、DataFrame转化为json DataFrame.to_json参数说明 ...