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。...
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...
传入thousands【df= pd.read_excel(file, thousands=',')】参数后结果如下: 产品 金额 0 A1111.02 1 B 451111.03 2 C 1789111.05 3 E 1111.06 4 G 111.08类型也由object转为float 产品object 金额float64 dtype: object comment #该参数用于指定 Excel 文件中的注释单元格。注释单元格通常不参与计算,但会显示...
pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", usecols=lambda x: "a" in x) nameageaddressdate 参数dtype df.dtypes name object age int64 sex object address object date datetime64[ns] dtype: object 从上面的结果中看到age字段,在默认情况下读取的是int64类型: # 指定数据类型 df1 = pd.read_excel("Pandas-...
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, ...
在读取excel时,对于数据中有时间列的,一般操作是要把时间列解析成时间格式。 # 读取df=pd.read_excel(io='./data.xlsx')# 查看每列数据类型df.dtypesdateobjectnameobjectcountint64socrefloat64sumfloat64dtype:object 用dtypes属性查看每列的数据类型,发现date列类型为object,并未解析成时间格式,其时间格式为%Y_...
dtype: object 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 显示列名 df.columns Index(['Name', 'Age', 'Sex', 'Class', 'Score'], dtype='object') 1. 2. 3. 显示前数据前2行 df.head(2) 1. 显示数据后3行 df.tail(3) 1. 显示数据唯一值(unique函数) ...
结果是:Index(['ID', 'Name'], dtype='object') 3.查看Excel前n行数据 importpandas as pd exl= pd.read_excel("新建的.xlsx") #默认是5行,可以自己定义,写2只是显示前两行print(exl.head(2)) 1. 2. 3. 4. 结果是: 4.查看Excel后n行数据 ...
口才不够, 动画来凑, 本系列视频教程的内容是python语言的pandas库, 使用keynote制作动画来辅助教学, 目的是让同学们以简单易懂又轻松的方式来学习pandas. 方向是办公自动化处理excel表格, 学习交流QQ群: 366719470, 视频播放量 775、弹幕量 0、点赞数 13、投硬币枚数 7、收
首先是pd.read_excel的参数:函数为: 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, ...