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...
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,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>...
verbose: 'bool' = False,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:...
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...
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, ...
1. read_excel read_excel方法定义: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, converters=None, ...
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...
read_excel()函数和read_csv()函数，在参数上⾯有很多相同点，因此我就以read_excel()函数为例，进 ⾏详细的说明。参数详解 1）sheet_name参数 含义：选择要读取的sheet表；sheet_name=0表⽰默认读取第⼀个sheet表，等同于sheet_name=“sheet名称”；sheet_name=[“sheet名”，0]会返回⼀个字典，然后...