index_col: 'int | Sequence[int] | None' = None,usecols: 'int | str | Sequence[int] | Sequence[str] | Callable[[str], bool] | None' = None,dtype: 'DtypeArg | None' = None,engine: "Literal['xlrd', 'openpyxl', 'odf', 'pyxlsb'] | None" = None,converters: 'dict[str, Cal...
我有一个很简单的要求。我想读取一个 excel 文件并将特定工作表写入 csv 文件。写入 csv 文件时,应将源 Excel 文件中的空白值视为/写入空白。但是,我的空白记录总是以“nan”形式写入输出文件。 (不带引号)
importpandasaspd# 读取 Excel 文件df=pd.read_excel('goods_place.xlsx',dtype={'商品代码':'str',# 将商品代码设置为字符串类型'商品颜色代码':'str',# 将颜色代码设置为字符串类型'成本':'float',# 将成本设置为浮点数类型'商品年份':'int',# 将商品年份设置为整数类型'是否在售':'bool'# 将是否在...
使用pandas读取excel pd.read_excel(xlsx, sheetname='sheet1')则默认的数字读出来的格式是numpy.int64 直接存储到数据库会报错numpy.int64 cannot be converted 因此加上dtype pd.read_excel(xlsx, sheetname='sheet1', dtype = str) 则都默认是str类型了 dtype 使用详细说明 dtype:列的类型名称或字典,默认为...
df2 = pd.read_excel(bp, header=0, dtype=str) # dtype=str 读取的全部为str del df2['Unnamed: 0'] 方法1 的结果 df2 = pd.read_excel(bp, header=0, dtype={'code':str}) # d 读取的code为str del df2['Unnamed: 0'] 方法2的结果 方法3 注意 指定了索引不受 dtype属性的影响 df2 = ...
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,
pd.read_excel('file_name.xlsx', dtype=str) # (or) dtype=object 2)它甚至支持字典映射,其中 keys 构成列名和 values 它是要设置的相应数据类型,特别是当你想改变 dtype 对于所有列的子集。 # Assuming data types for `a` and `b` columns to be altered pd.read_excel('file_name.xlsx', dtype...
为了保留原始的数字字符串的格式,可以指定dtype=str,来将原始数据按字符串格式导入: df2 = pd.read_excel('numeric.xlsx',dtype=str)
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参数来指定每一列的数据类型。这个参数接受一个字典,其中键是列名,值是数据类型(如int、float、str、bool等)。 python dtype = {'column1': str, 'column2': int, 'column3'...
excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",dtype={"ID":str},converters={"name":lambda x:"沪"+x,"vaule":lambda x: x+1}) 11.true_values,false_values 传输一个列表判断为true或是false: excel=pd.read_excel(r"D:\Python\pythonlearn\test1.xlsx",sheet_name=1,true_values...