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
通过dict对某一列应用函数 （9） engine：可以接受的参数有“ xlrd”，“ openpyxl”或“ odf”，用于使用第三方的库去解析excel文件。（10）true_values 和 false_values参数一般用不到，将指定的文本转换为True或False，默认为None。(11） skiprows：是指跳过指定的行。skiprows=1 跳过第1行 skiprows=[2,4,...
df=pd.read_excel(file,sheet_name='Sheet1',skiprows=[1,3,5,7,9,]) header与skiprows在有些时候效果相同,例skiprows=5和header=5。因为跳过5行后就是以第六行,也就是索引为5的行默认为标题行了。需要注意的是skiprows=5的5是行数,header=5的5是索引为5的行。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
skiprows=1表示跳过一行,如果想跳过两行,可以将参数设置为skiprows=2。 1.2 跳过指定索引行 当skiprows参数为列表时,表示跳过指定索引的行。例如,跳过索引为0和2的两行可以这样写: importpandasaspd# 跳过索引为0和2的两行df=pd.read_excel('example.xlsx',skiprows=[0,2])print(df) 1. 2. 3. 4. 5. ...
pandas的read_csv或者read_excel方法可以进行读取操作,我们看到参数很多,使用skiprows可以设置跳过相应的行数: pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, ...
在使用pandas.read_excel函数读取Excel文件时,可以通过参数skiprows来跳过一些行。如果要跳过基于正则表达式的行,可以使用skiprows参数的正则表达式模式匹配功能。 具体...
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...
row_str =",".join(str(x)forxinrow.to_list())if"票据包号"inrow_strand"子票区间"inrow_str:returnindexreturn-1defdemo1(): filename ="./查重数据.xlsx"df = pd.read_excel(filename, header=None) index = find_table_header_index(df) df = pd.read_excel(filename, skiprows=index)...
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,
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, ...