read_excel(file_path, sheet_name=None, converters={"观测日期": pd.to_datetime},dtype={"xxxxxxx": int}) # 定义新的列名 new_columns = list(data_1.columns[:3]) + ["x1", "x2", "x3"] # 遍历所有工作表并执行相同的操作 for sheet_name, df
storage_options: 'StorageOptions' = None)这里安装的是pandas 2.0.3版本，可以看到read_excel函数有26个参数，虽然有这么多的参数，但是实际工作中只用到很少的部分，因为已经帮我们设置好了默认的参数。2、read_excel参数详解 （1） io ：用来指定文件路径或文件对象 （2） sheet_name：要读取的表格名称，默...
使用pandas的read_excel函数读取Excel文件: 使用pd.read_excel函数读取Excel文件。这个函数允许你指定文件路径和要读取的sheet。 指定要读取的sheet名称或编号: pd.read_excel函数有一个sheet_name参数,用于指定要读取的sheet。你可以通过sheet的名称或索引(编号,从0开始)来指定它。 通过sheet名称读取: python df = ...
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引擎读取.xlsx格式的Excel文件,可以使用以下语句:...
pandas.read_excel()函数的sheet_name参数,用来指定要从excel中读取哪个表格的数据,sheet_name的值可以为None、string、int、字符串列表或整数列表,默认为0。字符串(string)用于工作表名称,整数(int)用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表,为None时获取所有工作表。
df_dict=pd.read_excel(file,sheet_name='Sheet1') header=1, 使用指定使用第二行的英文列名。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_dict=pd.read_excel(file,sheet_name='Sheet1',header=1) 需要注意的是,如果不行指定任何行作为列名,或数据源是无标题行的数据,可以显示的指定header=...
(1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet,df=pd.read_excel("data_test.xlsx")(2)指定sheet名称读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1")(3)指定sheet索引号读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始 ...
在使用pandas库的read_excel函数时,如果发现sheet_name参数不起作用,可能是由于以下几个原因导致的: 基础概念 pandas.read_excel函数用于从 Excel 文件中读取数据。sheet_name参数用于指定要读取的工作表名称或索引。它可以接受以下几种类型的值: 单个工作表的名称(字符串) ...
A. sheet_name = 1:这个选项表示要导入 Excel 文件的第二页,因为在 pd.read_excel() 函数中,sheet_name 参数可以使用整数来指定要导入的 sheet。整数索引从0开始,所以索引1对应的是第二页。因此,选项 A 是正确的。 B. sheet_name = 'sheet':这个选项指定要导入的 sheet 名称为 'sheet',而不是根据索...
本文将尝试使用Python pandas读取来自同一文件的多个Excel工作表。我们可以通过两种方式来实现这一点:使用pd.read_excel()方法,并使用可选的参数sheet_name;另一种方法是创建一个pd.ExcelFile对象,然后解析该对象中的数据。 注:本文示例文档可在知识星球完美Excel社群中下载。