df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', range_string='A1:B5') 这将返回一个包含指定数据范围的DataFrame对象。另外,如果要读取Excel文件时使用其他引擎(如xlrd或openpyxl),可以在调用read_excel()函数时指定engine参数。例如,如果要使用openpyxl引擎读
df = pd.read_excel(src_file, usecols=cols_to_use)```这样，无论Excel中的数据如何变化，我们都能通过灵活的条件匹配来准确获取到所需的数据列。【 使用openpyxl提升灵活性 】在这种情况下，我们可以选择使用openpyxl来解析Excel文件，并将数据转换为pandas的DataFrame。以下是使用openpyxl（安装后）读取Excel文件的...
4. 使用 openpyxl 处理多个 Excel 文件 如果你需要更细粒度地控制 Excel 文件(例如,修改特定单元格、格式化等),可以使用 openpyxl 库。 import openpyxl import os # 文件夹路径 folder_path = 'path/to/your/excel/files' output_folder = 'path/to/output/folder' # 确保输出文件夹存在 os.makedirs(output_...
pandas.read_excel() 默认只读取前一个 sheet：如果你有多个 sheet，记得加上 sheet_name=...，否则 pandas 可能只会“随便”读取一个，搞不好会漏掉重要数据。写入 Excel 时，记得加 index=False：否则 pandas 会在每行数据前加上一列索引，这会让你的小报告看起来像是意外添加的“数据赘肉”。openpyxl 不...
header: 是否写入列名作为Excel文件的第一行,默认为True。 index: 是否将行索引写入Excel文件,默认为True。 startrow和startcol: 左上角单元格的行号和列号,用于开始写入,默认为0。 engine: 用于写入Excel文件的引擎,默认为None(将尝试使用openpyxl或xlsxwriter)。
Python 读写 Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to...
使用任何能导航代码的 ide,我使用的是 vscode ,输入 pandas 的 read_excel 方法,按住 ctrl 键,鼠标点击方法,即可进入源码文件。 通过查找,你会找到一个很重要的类定义ExcelFile: 众所周知,pandas 能指定不同的第三方库读写 excel 文件。今天我们只看 openpyxl 。进去查看,基本上所有的读取逻辑都在这个类里面。
engine=None:该参数为指定Excel处理引擎,一般Excel处理引擎为xlrd、openpyxl、odf 【例】engine='xlrd' # 支持旧式的Excel文件,如xls文件。pandas1.2.0发生变化,xlrd引擎现在只支持解析xls文件。 【例】engine='openpyxl' # 支持较新的Excel文件格式。 【例】engine='odf' # 支持OpenDocument文件格式如odf,ods,odt...
read_excel 默认读取第一个表单(sheet_name=0),假设 data.xlsx 文件中只有一个表单,读取后的数据会存储在一个 DataFrame 中。 如果data.xlsx 文件中有多个表单,可以通过指定 sheet_name 来读取特定表单的数据,例如 pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1')。
在使用Pandas读取有密码保护的Excel文件时,首先需要安装openpyxl库来处理加密的Excel文件。然后,可以使用pandas.read_excel()函数读取文件,并通过设置参数password来提供正确的密码。以下是一个简单的示例代码,展示如何使用Pandas打开有密码保护的Excel文件: import pandas as pd # 指定Excel文件的路径和密码 file_path =...