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
值为dict类型,默认None,将指定的数据列转换为int、float、str等数据类型 num name age gender 001jack22man 002bob19man 003alice21woman 004peter18man 如上:是Excel中的原本数据形式,但是当我们读取出来可能就不是这个样子了,num以0开头的都不显示,如下: num name age gender 01jack22man 12bob19man 23alic...
直接使用pd.read_excel(r"文件路径"),默认读取第一个sheet的全部数据 实际上就是第一个参数:io,支持str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object 2.sheet_name(str, int, list, None, default 0) str字符串用于引用的sheet的名称 int整数用于引用的sheet的索引(从0开始) 字符串...
dict_keys(['ship_cost']) 该键对应于Excel中分配给表的名称。这样就可以设定要读取的Excel范围: lookup_table= sheet.tables['ship_cost'] lookup_table.ref 'C8:E16' 这样就获得了要加载的数据范围。最后将其转换为pandas DataFrame即可。遍历每一行并转换为DataFrame: data= sheet[lookup_table.ref]rows_lis...
pandas读取Excel,默认转换文本类型数字为int类型,破坏原数据类型,用converters处理,保留文本类型数字 converters: dict[str, Callable] | dict[int, Callable] | None = ..., 说明:conveters={"字段名":类型} 例如:df = pd.read_excel(r"D:\测试文档\xxxx.xlsx", converters={"专业代码": str})...
read_excel是pandas库中用于读取Excel文件的主要函数。你可以指定Excel文件的路径和sheet名来读取特定的数据。 遍历DataFrame的每一行: 读取Excel文件后,pandas会将数据加载到一个DataFrame对象中。你可以使用iterrows()方法遍历DataFrame的每一行。 对每一行数据进行处理或输出: 在遍历过程中,你可以访问每一行的数据,并进...
注意:1.4.0版后已弃用:在调用read_excel时 附加.squeeze("columns")以压缩数据。 dtype:Type name 或column -> type的dict, 默认为None 数据或列的数据类型。例如,{‘a’: np.float64, ‘b’: np.int32}, 使用object保存Excel中的数据,而不解释dtype。
dtype :类型名称或dict的列-》其他类型,默认None 数据或列的数据类型。 例如。 {‘a’:np.float64,’b’:np.int32}使用对象保存Excel中存储的数据,而不解释dtype。 如果指定了转换器,则将应用INSTEAD进行dtype转换。 true_values :列表, 默认 None ...
如果 dict 通过,特定的 per-column NA 值。默认情况下,以下值被解释为 NaN:''、'#N/A'、'#N/AN/A'、'#NA'、'-1.#IND'、'-1.#QNAN'、 '-NaN'、'-nan'、'1.#IND'、'1.#QNAN'、'<NA>'、'N/A'、'NA'、'NULL'、'NaN'、'n /a',‘nan’, ‘null’。
data = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet1") #读取所有工作表 data_dict = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name=None) ``` 另外,read_excel方法还可以处理一些常见的Excel数据格式问题,例如读取合并单元格的数据、日期格式的数据等。可以使用参数header和names来处理标题所在行的情况,使用参...