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, thousa
Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。 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...
read_excel(file_path, usecols=['A', 'C']) print(df_specific_columns) 跳过行:如果你的Excel文件顶部有一些元数据或空行,可以使用skiprows参数跳过这些行。 # 跳过前两行 df_skip_rows = pd.read_excel(file_path, skiprows=2) print(df_skip_rows) 将多个工作表一次性读入一个字典:如果你想将一个Ex...
read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None,dtype=None, true_values=None, false_values=None, ...
engine=None:保存格式,指定io.excel.xlsx.writer、 io.excel.xls.writer、io.excel.xlsm.writer. 使用示例: importpandasaspd #读取表test1 df=read_excel(r'D:\test1.xlsx',columns=["Name","Score"])#把test1的内容写入test2 df.to_excel(r'D:\test2.xlsx',columns=["Name","Score"],encoding="utf...
1. Pandas中的read_excel函数 1.1 read_excel函数概述 read_excel 函数是Pandas库用于读取Excel文件的主要函数之一。它支持读取多种Excel格式，包括 .xls 、.xlsx 等。1.2 read_excel函数参数说明 9 1 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,...
Pandas是一个强大的数据处理库,可以用于读取和处理各种数据文件,包括Excel文件。当使用Pandas读取Excel文件时,可以通过指定参数来跳过特定行。 要跳过特定行,可以使用`skiprow...
一、读取Excel数据 read_excel参数说明 读取全部数据 读取指定列数据 二、DataFrame转化为json DataFrame.to_json参数说明 split参数json输出 columns参数json输出 ...
read_excel()函数使用方法 1、可以使用文件名作为字符串或打开文件对象来读取文件: pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0) Name Value 0 string1 1 1 string2 2 2 #Comment 3 pd.read_excel(open('tmp.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet3') ...
df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') df.drop(columns=['寄件地区'], inplace=True) 5、列表头改名(补充) 如下:将某列表头【到件地区】修改为【对方地区】 df = pd.read_excel("test.xlsx", dtype=str, keep_default_na='') df = df.rename(columns={'到件地区...