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.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...
df = pd.read_excel(path, dtype=str,sheet_name='提货委托书',engine='openpyxl') df 使用了以上三种方法都还是不是,当把sheet转换成csv的时,读取是正常的。 或者excel中把长数字前面添加一个引号 相同问题: https://blog.csdn.net/weixin_45091039/article/details/125492404 ...
read_excel函数 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,parse_dates=False,date_parser=None...
除了引擎以外read_excel还有很多入参,完整的如下: 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...
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...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=, dtype={'age': float}) # 使用dtype，指定某一列的数据类型。结果如下图所示：我们添加了一列：年龄，本来是整数，但是指定float类型之后，读取出来成了小书。这种读取，更适合对数据有特殊要求的情况，例如：金融行业。5、自定义缺失值 这种使用的场景是什么...