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>...
可以通过na_values参数指定哪些值应被视为缺失值。 # 处理缺失值df = pd.read_excel(file_path, na_values=['nan','missing'])print(df) 2. 写入 Excel 文件 使用DataFrame.to_excel()方法可以将DataFrame对象的数据保存为 Excel 文件,同样支持多个参数来控制文件的输出格式。 基本写入 # 创建一个示例 DataF...
在使用pandas的read_excel函数读取Excel文件时,可以通过指定参数来将特定的值读取为NA(缺失值)。对于将"9999-12-31"读作NA,可以使用read_excel函数的na_va...
read_excel("data.xlsx", sheet_name=["Sheet1", "Sheet2"]) print(dfs["Sheet1"].head()) # 输出 Sheet1 数据 print(dfs["Sheet2"].head()) # 输出 Sheet2 数据 示例4:读取特定列并设置数据类型 设置参数use_cols,读取特定列并设置数据类型: # 读取指定的列并设置数据类型 df_cols = pd.read...
在使用pandas读取excel文件时，需要用到read_excel函数，该函数支持多种工作簿格式。不仅可以读取一个sheet，还可以读取多个sheet。1、read_excel各参数组成如下：pd.read_excel(io,sheet_name: 'str | int | list[IntStrT] | None' = 0,*,header: 'int | Sequence[int] | None' = 0,names: 'list[str...
通过使用这个函数,用户可以从Excel文件(如.xlsx或.xls格式)中读取数据,并将其转换为DataFrame对象,以便进行进一步的数据处理和分析。read_excel函数的基本语法如下: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, index_col=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, ...
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...
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 ...
问pandas.read_excel() na_values不能正常工作EN解决方法如下 修改/etc/udev/rules.d/70-persistent...
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, ...