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...
read_excel(xlsx, sheetname=‘sheet1’, dtype = str) 我指定 dtype 是因为我有一些列是数字但应该被视为字符串。 (否则它们可能会丢失前导 0 等)即我想从每个单元格中读取确切的值。 现在我通过to_csv(output_file,index=False,mode=‘wb’,sep=‘,’,encoding=‘utf-8’)写入输出 .csv 文件 但是,...
接收int、str、int或str构成的列表,也可以接收可调用对象。详细使用方法可见read_csv函数。 squeeze 如果数据中只有一列,或者函数的返回值只有一列,默认返回DataFrame。这个参数指定为True时,可以返回Series。 dtype 为sheet中的各列指定数据类型。接收一个类型名,如np.str_、str等,这时候所有列都将被设置为这种数据...
read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype: 'DtypeArg | None' = 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, ver...
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。函数原型如下: 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...
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None。数据或列的数据类型。例如{'a':np.float64,'b':np.int32}使用对象保存存储在Excel中的数据而不解释dtype。如果指定了转换器,则它们将应用于dtype转换的INSTEAD。
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'...
dtype={}传入一个字典,类似于{'列名':'类型'}; df7 = pd.read_excel('dtype.xlsx') df7.dtypes --- df7 = pd.read_excel('dtype.xlsx',dtype={'年龄':'str'}) df7.dtypes 结果如下: 6)parse_dates参数 含义:指定将哪些列,解析为日期格式; ...
dtype参数 惯例还是官方文档的解释：输入表示数据类型的名称字符或者字典，如果输入的是字符表示整个表格的数据都转换成指定的数据类型，如果输入的是字典，那么每个字段可以指定不同的数据类型。来个例子帮助理解：由于整个表格中既有文本又有数值，如果要设置成统一的数据类型只能设置成字符型了；针对每一列设置不同的...
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...