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...
read_excel("data.xlsx", skiprows=2, parse_dates=["Date"]) # skiprows=2,跳过前两行 print(df_skiprows.head()) 应用场景 数据分析:从 Excel 文件中导入数据,以便分析、可视化和模型构建。 数据清理:利用 read_excel() 将Excel 数据导入 DataFrame 后,可以对数据进行清理、格式转换和预处理。 自动化工作...
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_default_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None...
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)...
parse_dates: 'list | dict | bool' = False,date_parser: 'Callable | lib.NoDefault' = <no_default>,date_format: 'dict[Hashable, str] | str | None' = None,thousands: 'str | None' = None,decimal: 'str' = '.',comment: 'str | None' = None,skipfooter: 'int' = 0,storage_...
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>...
read_excel函数 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_default_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None...
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, verbose=True, parse_dates=False, date_parser=None, ...
pandas.read_excel(‘filename.xlsx’, parse_dates=[‘date_column’])问题4:Excel文件中存在大量数据导致内存不足错误信息:MemoryError: Unable to allocate x bytes for a 2D array.解决方案:如果您的Excel文件中包含大量数据,可能会导致内存不足。在这种情况下,您可以尝试使用pandas的chunksize参数来分块读取...
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=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, convert_float=None, mangle_dupe_cols=True, storage_options: 'StorageOptions...