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=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filter=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=<no_default>...
parse_dates=False:解析成 datetime64 类型,支持类型:bool、list、dict,默认不操作 【例】parse_dates=True # 把索引列解析成 datetime64 类型 【例】parse_dates=[1,2] or ['a', 'b'] # 分别解析第 1,2 列为 datetime64 【例】parse_dates=[[1,2]] # 合并第 1,2 列,然后解析为 datetime64 【...
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 选择包含日期数据的列 date_column = '日期' date_data = df[date_column] # 将日期数据转换为日期时间格式 converted_dates = pd.to_datetime(date_data) # 存储转换后的日期时间格式 df['转换后的日期'] = converted_dates ...
通常阅读 excel 工作表将使用 excel 工作表中定义的数据类型,但您不能像 read_csv 中那样指定数据类型。您可以提供一个 converters arg,您可以为其传递列的字典和函数来调用以转换列: df1 = pd.read_excel(file, converters= {'COLUMN': pd.to_datetime}) 原文由 EdChum 发布,翻译遵循 CC BY-SA 3.0 许...
对于分类数据(如品牌、季节)和时间数据(如年份),可以通过dtype参数设置为category和datetime类型。 # 读取 Excel 文件并设置分类类型和时间类型df=pd.read_excel('goods_place.xlsx',dtype={'品牌':'category',# 将品牌设置为分类类型'季节':'category',# 将季节设置为分类类型'商品年份':'datetime64'# 将商品...
df[date_column] = pd.to_datetime(df[date_column]) 现在,你可以使用Pandas的各种日期时间函数和方法对日期列进行操作和分析了。 以下是一个完整的示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') # 确定日期列的列名或索引 date_...
df = pd.read_excel("Pandas-Excel.xls") df 参数io 填写完整的文件路径作为io的取值。也可以使用相对路径 pd.read_excel(r"/Users/peter/Desktop/pandas/Pandas-Excel.xls") 参数sheet_name# pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", sheet_name=0) # 效果同上 ...
pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, parse_...
1.def read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,parse_cols=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filter=True,verbose=False,parse_dates=Fals...
read_excel函数能够读取的格式包含:xls, xlsx, xlsm, xlsb, odf, ods 和 odt 文件扩展名。支持读取单一sheet或几个sheet。 下面记录的官方文档中提供的全部参数信息: pandas.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, ...