键可以是整数或列标签,值是接受一个输入参数的函数,Excel单元格内容,并返回转换后的内容。 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。
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...
CSV代表“逗号分隔值”,因此.CSV文件基本上是一个文本文件,其值由逗号分隔。这意味着还可以使用此方法将任何.txt文件读入Python。 read_csv()的参数类似于read_excel(),这里不再重复。然而,有一个参数值得说明:sep或delimiter。它用于告诉pandas使用什么分隔符来分隔数据。使用...
二、.read_excel() 参数 2.1 文件地址 io,sheet_name 2.2 设置表头 header names 【header】 【names】 2.3 设置索引列,可以灵活设置 2.4 解析列 usecols 2.5 squeeze 2.6 指定列的类型 dtype 2.7 指定解析模块 engine 2.8 列处理 converters 2.9 指定文本为布尔值 true_values、false_values 2.10跳过行 skiprows...
pandas.read_excel()的作用:将Excel文件读取到pandas DataFrame中。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb和odf文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。 以下是该函数的全部参数,等于号后面是该参数的缺省值,参数看着很多,但其实我们日常用到的就几个: ...
首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名,带有这两种扩展名的文件,函数都可以处理;然后它的函数完整版长这个样子:没想到吧,它它它…它居然有二十多个参数,是不是有点出乎意料,接下来认识下这些...
CSV代表“逗号分隔值”,因此.CSV文件基本上是一个文本文件,其值由逗号分隔。这意味着还可以使用此方法将任何.txt文件读入Python。 read_csv()的参数类似于read_excel(),这里不再重复。然而,有一个参数值得说明:sep或delimiter。它用于告诉pandas使用什么分隔符来分隔数据。使用这里的示例文本文件(可在知识星球完美Exc...
read_excel()函数使用方法 1、可以使用文件名作为字符串或打开文件对象来读取文件: pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0) Name Value0 string1 11 string2 22 #Comment 3pd.read_excel(open('tmp.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet3') Unnamed: 0 Name Value0 0 string1 11 1 string2 22 2 ...
在《零基础学编程019:生成群文章目录》这一节里,我已经可以用读csv文本文件的办法,配合markdown语法自动生成所有文章的目录。读电子表格很方便,用read_excel()函数。 df = df.sort("序号") 删除重复数据,我使用了谷歌,找到了
df=pd.read_excel(file,sheet_name='Sheet1',skipfooter=5) 8.dtype 指定某些列的数据类型 示例数据中,测试编码数据是文本,而pandas在解析的时候自动转换成了int64类型,这样codes列的首位0就会消失,造成数据错误,如下图所示 指定codes列的数据类型: