使用pandas.read_excel()函数可以读取 Excel 文件,该函数支持多种参数,以满足不同的读取需求。 基本读取 importpandasaspd# 读取 Excel 文件file_path ='example.xlsx'df = pd.read_excel(file_path)print(df) 读取指定工作表 Excel 文件可能包含多个工作表,可以通过sheet_name参数指定要读取的工作表。 # 读取指...
chunksize = 10000 # 每次读取10000行 for chunk in pd.read_excel('large_file.xlsx', chunksize=chunksize): # 处理每个chunk的数据 process_chunk(chunk) def process_chunk(chunk): # 这里可以定义你的数据处理逻辑 pass 处理读取后的数据,确保数据质量和准确性: 在读取和处理分块数据时,需要确保数据的...
chunk_size = 1000 # 每次读取1000行 with pd.ExcelFile('large_example.xlsx') as xls: ...
df_chunk = pd.read_excel( file_path, sheetname=sheetname, nrows=nrows, skiprows=skiprows, header=None) skiprows += nrows# When there is no data, we know we can break out of the loop.ifnotdf_chunk.shape[0]:breakelse:# print(f" - chunk {i_chunk} ({df_chunk.shape[0]} rows)")...
在Python 中,你可以使用 pandas 库的read_excel() 函数来读取 Excel 文件中的数据。以下是一个简单的示例: import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('file.xlsx') # 打印读取的数据 print(df) 在上面的示例中,read_excel() 函数接受一个参数,即要读取的 Excel 文件的路径。它会返...
3、分块读取大文件如果要处理超大文件，可以使用`chunksize`参数分块读取。示例代码：分块读取大文件```pythonchunk_iter = pd.read_csv("big_data.csv", chunksize=10000)for chunk in chunk_iter: process(chunk)```实战案例 实践案例：电商销售数据分析 案例背景 假设我们有一个电商平台的销售数据集，包含...
chunksize参数通常用在read_csv、read_excel等函数中,用于指定每个块的大小,以下是一些使用chunksize的例子: 2.1 读取CSV文件 import pandas as pd 读取CSV文件,每个块包含5行数据 chunksize = 5 for chunk in pd.read_csv('large_file.csv', chunksize=chunksize): ...
pandas中的文件读写工具由一组read的函数(执行Input)和一组write的对象方法(执行Output)组成,具体见下表。 本文总结最常用的三组读写工具的所有参数用法,read_excel()和DataFrame.to_excel()、read_csv()和DataFrame.to_csv()、read_json()和DataFrame.to_json()。
read_excel(file_path, sheetname=sheetname, nrows=1) # print(f"Excel file: {file_name} (worksheet: {sheetname})") print(f"文件名:{file_name}") print(f"工作表:{sheetname}") chunks = [] i_chunk = 0 # The first row is the header. We have already read it, so we skip it. ...
df_chunk = pd.read_excel( file_path, sheetname=sheetname, nrows=nrows, skiprows=skiprows, header=None) skiprows += nrows# When there is no data, we know we can break out of the loop.ifnotdf_chunk.shape[0]:breakelse:print(f" - chunk{i_chunk}({df_chunk.shape[0]}rows)") ...