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>...
read_excel("data.xlsx", usecols="A:C", dtype={"A": str, "B": float}) print(df_cols.head()) 示例5:跳过行、解析日期 设置skiprows参数,跳过前 2 行,并将日期列解析为 datetime 格式: # 跳过前 2 行,解析日期列 df_skiprows = pd.read_excel("data.xlsx", skiprows=2, parse_dates=["...
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”，用于使用第三方的库去解析excel文件。...
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...
Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。 1. pandas.read_excel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype...
在Pandas 中,read_excel()函数用于读取 Excel 文件,而dtype参数允许用户自定义每列的数据类型。通过设置dtype参数,可以确保数据以正确的类型加载,避免因数据类型推断错误导致的潜在问题。 dtype参数接受一个字典,字典的键为列名,值为期望的数据类型。例如:
使用read_excel函数读取Excel文件: 使用pd.read_excel()函数来读取Excel文件,并将文件内容存储在一个DataFrame中。 python df = pd.read_excel('your_file.xlsx') 请将'your_file.xlsx'替换为你的Excel文件的实际路径和名称。 在read_excel函数中,通过dtype参数指定列的数据类型: 你可以通过dtype参数来指定每一...
首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None, true_values=None,false_values=None,engin...
1.pandas.read_excel() 读取excel 函数表达式: pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=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,verbose=False,par...
pandas.read_excel(io , sheet_name=0 , header=0 ,names=None ,index_col=None , usecols=None , squeeze=False , dtype=None , engine=None , converters=None , true_values=None , false_values=None , skiprows=None , nrows=None , na_values=None ...