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>...
nrows:读取的行数。 na_values:自定义的缺失值标记。 parse_dates:指定哪些列需要解析为日期格式。 skipfooter:要跳过的尾部行数。 converters:字典,指定每列使用的转换函数。 返回值 返回一个 DataFrame,包含所读取的 Excel 数据。 示例 示例1:基本用法 读取Excel 文件的第一个工作表,并将其存储到 DataFrame 中...
skiprows=lambda x:x%2==0，跳过偶数行，保留奇数行，同时需要设置header=None,names=['学号','语文','数学','英语']（12）nrows：指定读取前多少行，通常用于较大的数据文件中，默认None。（13）na_values：指定某些列的某些值为NaN，一般用不到。（14）keep_default_na：导入数据时是否导入空值，默认为Tru...
pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, index_col=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, keep_default_na=True, verbose=False, engine='openpyxl', converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_filter=True)...
1. pandas.read_excel 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,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_defaul...
只想将 Excel 电子表格中的特定范围的数据(.xlsm 格式,因为它有宏)导入到 pandas 数据框中。是这样做的: 数据 = pd.read_excel(文件路径, header=0, sk...
nrows参数用于指定读取的行数。例如,如果只想读取前两行数据,可以这样设置: # 只读取前两行df=pd.read_excel('example.xlsx',nrows=2)print(df) 1. 2. 3. 需要注意的是,nrows参数的计数不包括表头行。如果表头行也算在内,实际读取的行数会多一行。
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,
df = pd.read_excel(r'日期.xlsx', sheet_name='Sheet1', converters={'date': lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y%m')}) 至此,本篇文章涉及到了以下几个方面: 如何选取某些特定的列,其所用到的参数为:usecols 如何选取某些特定的行,其所用到的参数为: skipfooter, skiprows, nrows ...
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, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na...