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。（10）true_values 和 false_values参数一般用不到，将指定的文本转换为True或False，默认为None。(11） skiprows：是指跳过指定的行。skiprows=1 跳过第1行 skiprows=[2,4,...
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...
来个例子帮助理解：由于整个表格中既有文本又有数值，如果要设置成统一的数据类型只能设置成字符型了；针对每一列设置不同的数据类型，效果还是很明显的。篇幅限制，对pd.read_excel（）函数参数的介绍先到这里，剩下的参数在后续的文章中接续介绍哦。
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: 代码语言:javascript 复制 df=pd.read_excel(file,sheet_name=...
read_excel() # 从excel的.xls或.xlsx格式读取异质型表格数据 read_hdf() # 读取用pandas存储的hdf5文件 read_json() # 从json(JavaScipt Object Notation)字符串中读取数据 read_sas() # 读取存储在sas系统中定制存储格式的sas数据集 read_sql() # 将sql查询的结果(使用SQLAlchemy)读取为pandas的DataFrame ...
pandas的io读取函数,都是read_开头的。当然还有其他函数。 具体的自行通过help()查看用法。 二、.read_excel() 参数 这里只用.read_excel()作为例子。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb、odf、ods、odt文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。
上面那篇文章中,初步介绍了一个文本文件的读取;接下来介绍另外一种常见的本地数据格式,那就是Excel电子表格,如果读者在学习或者工作中需要使用Python分析某个Excel表格数据,改如何完成第一个的数据读取呢? 1.Pandas模块中的read_excel 方法原型: pd.read_excel(io,sheetname=0,header=0,skiprows=None,skipfooter=No...
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=...
pd.read_excel(r"C://Users//asus//Desktop/test.xlsx",sheet_name=[0,2]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. header参数 指定哪一行作为列名的,默认值是0,即第1行作为列名。 接受的参数可以是:整数(指定第几行作为列名);有整数组成的列表(指定哪几行作为列名);None(没有列名,Python自动生成0始...
pandas的read_excel()函数中各参数说明及函数使用方法讲解 read_excel()函数实现功能 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: 2、索引和标头可以通过index_col和标头参数指定 ...