当pandas从excel文件中读取数值型字符串时,以0开始的字符串有可能将开始的0丢失,造成读取的字符串不完整,如在读取‘000001’时,得到的结果是’1‘。 为了完整的读出整个字符串,在使用pd.read_excel时需要用到dtype这个参数: rdSheet = pd.read_excel('tmp.xlsx', dtype = { '公司代码' : str }) 0 00000...
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 Value 0 string1 1 1 string2 2 2 #Comment 3 pd.read_excel(open('tmp.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet3') Unnamed: 0 Name Value 0 0 string1 1 1 1 string2 2 2 2 #Comment 3 2...
为了保留原始的数字字符串的格式,可以指定dtype=str,来将原始数据按字符串格式导入: df2 = pd.read_excel('numeric.xlsx',dtype=str)
(14)keep_default_na:导入数据时是否导入空值,默认为True,即自动识别空值并导入。keep_default_na=False,原来的数据列会变为object类型,所以这个参数也要谨慎使用。(15)na_filter:检测缺失的值标记(空字符串和na values的值)。在没有NAs的数据中,传递na filter=False可以提高读取大文件的性能。(16)ver...
文件路径字符串前面加r是为了防止字符串中的\转义 # 读取xls(相对路径)pd.read_excel(io='./data.xls') date name count socre sum 0 2017_1_1 mpg 15 1.506 1.330 1 2017_1_2 asd 18 1.533 1.359 2 2017_1_3 puck 20 1.537 1.365 3 2017_1_4 #N 24 1.507 1.334 ...
pandas模块read_excel读取Excel文件 使用pandas模块读取Excel文件可以更为方便和快捷。pandas可以将Excel文件读取为一个DataFrame对象,方便进行数据处理和分析。 以下是使用pandas读取Excel文件的示例代码: importpandasaspd df=pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='test1',merge_cells=True,na_values=['NA']) ...
将Excel文件读入一个pandas DataFrame。支持从本地文件系统或URL读取xls、xlsx、xlsm、xlsb、odf、ods和odt文件扩展名。支持读取单个工作表或工作表列表的选项。 参数: io:str,bytes,ExcelFile,xlrd.Book,path object, 或file-like object 任何有效的字符串路径都可以接受。字符串可以是URL。
df=pd.read_excel("要打开的EXCEL文件.xlsx",parse_dates=[0],date_parser=lambdax:pd.to_datetime(x,format='%Y年%m月%d日'))# 这里的 parse_dates = [0],用来指定要转换的列 na_values na_values:识别为NaN(缺失值)的其他字符串。 NaN意为 Not a Number <float> ...
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...