是一种在数据处理中常用的操作。pandas是一个强大的数据分析工具,而read_excel是pandas库中用于读取Excel文件的函数。 在读取Excel文件时,可以通过指定参数来更改索引列。索引列是用来唯一标识每一行数据的列,它可以是任意一列或多列的组合。下面是使用pandas和read_excel更改索引列的步骤: ...
读取设置索引列pd.read_excel(filepath,index_col=col_name) 设置索引列df.set_index(col_name)或者df=df.set_index('ID',inplace=True) 保存exceldf.to_excel(filepath) 显示内容df.[shape|columns|head()|tail()|head(3)|tail(5)] 1.1.1: 创建excel文件 importpandasaspd dataDic={'ID':[1,2,3...
（3） header：指定某一行作为表头 header=0 这是默认值，使用表格的第一行作为表头；header=None 针对没有表头的表，重新设置列索引；header=1指定第二行作为表头；（4） names：重新设置列索引的名称，针对没有表头的数据可以使用，一般情况下用不到。（5） index_col：设置行索引，也就是第一列的数据内容。
这个源码在…/pandas/io/excel/_base.py中, pycharm中按住control点击read_excel可以快速跳转. 这个地方我增加了一个参数callback, 默认值为None. 下方io.parse同样把callback参数传递给ExcelFile类.
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...
2.1 读取时设置索引 index_col 1 df=pd.read_excel("data.xlsx", index_col="date") 在读取文件时,我们可以指定索引,上面代码指定了"date"这一列为行索引 2.2 重置/指定索引 2.2.1index 和 columns 参数来直接修改行/列索引值 #修改行索引值df.index = ["a","b","c","d"]print(df)#输出:#name...
index_col:指定列为索引列,索引从 0 开始 index_col = 1 index_col = “名称” 代码语言:javascript 复制 # 读取多个表importpandasaspd order_dict=pd.read_excel(r'C:\Users\sss\Desktop\test.xlsx',header=0,usecols=[2,3]names=["Name","Number"],sheet_name=["Sheet1","Sheet2"],skiprows=rang...
1、读取excel表格的时候,不让第一行成为默认的列索引,增加参数header = None 2、重新设置数据的列索引,使用代码df.columns = df.loc[1] 解释:df.columns能重新给df设置列索引,df.loc[1]是引用第二行数据,注意下标表示的差异,编程语言一般都是从0开始,而我们日常习惯是从1开始。 3、删掉跟数据处理分析无关...
2、索引和标头可以通过index_col和标头参数指定 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 ...