(1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet, df=pd.read_excel("data_test.xlsx") (2)指定sheet名称读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1") (3)指定sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始 *同时读取多个sheet,以...
(1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet, df=pd.read_excel("data_test.xlsx") (2)指定sheet名称读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1") (3)指定sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始 *同时读取多个sheet,以...
(1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet, df=pd.read_excel("data_test.xlsx") (2)指定sheet名称读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1") (3)指定sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始 *同时读取多个sheet,以字典形式返回。
xlsfile= pandas.read_excel('config.xlsx') #默认读取excel中的第一个sheet表,所有列data=xlsfile.values.tolist()#将字典转换成列表 print(data) 输出结果: [ [1,'注册模块','注册成功','POST','http://api.nnzhp.cn/api/user/user_reg','yingcr10','Ace123456','Ace123456','{\n "name": "...
# 按照index读取,1代表第二张表,默认是0 即默认只读取第一张表 >>> df = pd.read_excel(r'D:\myExcel/1.xlsx', sheet_name=1) >>> df name Chinese 0 lc 78 1 lb 79 # 同时读取两张表,输入参数为列表 # 返回的是一个有序字典 >>> dfs = pd.read_excel(r'D:\myExcel/1.xlsx', ...
一、读取Excel文件 使用pandas的read_excel()方法,可通过文件路径直接读取。注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定sheet下的数据。可以一次读取一个sheet,也可以一次读取多个sheet,同时读取多个sheet时后续操作可能不够方便,因此建议一次性只读取一个sheet。
1 打开pycharm工具,新建python文件,导入pandas模块;调用read_excel方法读取excel文件,这里使用r,文件路径使用反斜杠 2 如果去掉路径前面的r,使用反斜杠会出现报错,需要使用斜杠 3 如果想要读取excel第一个sheet页数据,可以添加参数sheet_name,设置为Sheet1 4 跟上述同理,读取其他sheet页数据,需要指定对应sheet...
前面我们学习的基本上都是使用pandas读取数据以后做一些处理,但是关于pd.read_excel()函数本身并没有做过多的介绍,今天我们就来讨论一下它。先讨论第一个参数,sheet_name。关于sheet_name的解释,调用help方法之后,文档给出的释义如下:sheet_name:str,int,list,orNone,default0Stringsareusedforsheetnames.Integersare...
2、read_excel参数详解 (1) io :用来指定文件路径或文件对象 (2) sheet_name:要读取的表格名称,默认的是工作簿中的第一个表格。如果同时读取2个表格的数据,可以将表格名称使用列表的方式。sheet_name=(['成绩1','成绩2'])如果读取工作簿中所有表格,可以使用sheet_name=None。(3) header:指定某...
注:关于sheet_name=None效果同上,只不过会返回所有的sheet表中的数据。 2)header参数 含义:指定某一行作为表头; header=None准们针对没有表头的表,这也是默认值; header=1指定第一行作为表头; header=[]主要针对复合表头的情况; ① header=None df3=pd.read_excel("header.xlsx",header=None) ...