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。...
对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。读取到的Excel数据均构造成并返回DataFrame表格类型(以下以df表示)。 对有表头的方式...
read_excel()函数用于读取Excel文件并将其转换为Pandas的DataFrame对象。这是处理Excel数据的基础。 1.1 基础语法 代码语言:javascript 复制 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0,dtype={'age':float})# 使用dtype,指定某一列的数据类型。 结果如下图所示: 我们添加了一列:年龄,本来是整数,但是指定float类型之后,读取出来成了小书。 这种读取,更适合对数据有特殊要求的情况。例如之前给大家分享过的:580页PDF:《Python金融大数据分析》 5...
当只读取一个sheet时,返回的是DataFrame类型,这是一种表格数据类型,它清晰地展示出了数据的表格型结构。具体写法为: (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") ...
Python读写 Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。
:指定每列的数据类型。● engine :指定使用的解析引擎,可选值有'xlrd'、'openpyxl'、'odf'等。● 其他参数用于处理缺失值、日期解析、注释等。1.3 read_excel示例代码 9 1 2 3 4 5 6 7 8 importpandasaspd # 读取Excel文件 file_path='example.xlsx'df=pd.read...
如果列或索引包含不可解析的日期,则整个列或索引将作为对象数据类型原封不动地返回。如果您不想将某些单元格解析为日期,只需将它们在 Excel 中的类型更改为“Text”。对于非标准日期时间解析,请在pd.read_excel之后使用pd.to_datetime。 注意:iso8601 格式的日期存在fast-path。
1. read_excel read_excel方法定义: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, converters=None, ...
df.values[i1:i2 , j1:j2],返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。 3.示例 带表头,excel内容为 Python脚本为 `import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:") ...