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。...
df = pd.read_excel(path,engine="calamine", dtype='object',sheet_name='提货委托书') 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...
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...
df1 = pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", dtype={"age":"float64"}) # 查看字段信息 df1.dtypes name object age float64# 修改 sex object address object date datetime64[ns] dtype: object 参数engine# xls 结尾 pd.read_excel("Pandas-Excel.xls", engine="xlrd") # xlsx 结尾 pd.read_excel(...
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_...
read_excel()函数用于读取Excel文件并将其转换为Pandas的DataFrame对象。这是处理Excel数据的基础。 1.1 基础语法 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, dtype=None, engine=None, converters=None, tru...
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, ...
df = pd.read_excel('school_data.xlsx', parse_dates=['DOB']) print(df.dtypes) Output: Student_ID int64 Name object Grade int64 DOB datetime64[ns] dtype: object In this example, we’ve parsed the ‘DOB’ column as a datetime object. This can be very useful in some cases like search...
由于某些自动化原因,我需要将usecols参数传递给 pandas.read_excel 函数。 问题是,当我不使用usecols参数时,数据加载时没有错误。 这是代码: import pandas as pd df = pd.read_excel(file) df.colums Index([u'col1', u'col2', u'col3', u'col with unicode à', u'col4'], dtype='object') ...