pandas读取read_excel未设置dtype 使用pandas读取excel pd.read_excel(xlsx, sheetname='sheet1')则默认的数字读出来的格式是numpy.int64 直接存储到数据库会报错numpy.int64 cannot be converted 因此加上dtype pd.read_excel(xlsx, sheetname='sheet1', dtype = str) 则都默认是str类型了 dtype 使用详细说明 ...
dtype={}传入一个字典，{"列名":"类型"} （8） converters：用法同dtype，不同的是converters可以在通过dict对某一列或者某几列应用某一个函数，读取的是函数返回后的结果。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。...
cols_to_use=['item_type','order id','order date','state','priority']df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=lambda x:x.lower()incols_to_use) 范围和表格 在某些情况下,Excel 中的数据可能会更加不确定,在我们的 Excel 数据中,我们有一个想要读取的名为 ship_cost 的表,这该怎么获取呢 ...
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。
pandas的io读取函数,都是read_开头的。当然还有其他函数。 具体的自行通过help()查看用法。 二、.read_excel() 参数 这里只用.read_excel()作为例子。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb、odf、ods、odt文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。
cols_to_use=['item_type','order id','order date','state','priority']df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=lambda x:x.lower()incols_to_use) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 可调用函数给了我们很大的灵活性来处理现实世界中混乱的Excel文件。
直接使用pd.read_excel(r"文件路径"),默认读取第一个sheet的全部数据 实际上就是第一个参数:io,支持str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object 2.sheet_name(str, int, list, None, default 0) str字符串用于引用的sheet的名称 ...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=, dtype={'age': float}) # 使用dtype，指定某一列的数据类型。结果如下图所示：我们添加了一列：年龄，本来是整数，但是指定float类型之后，读取出来成了小书。这种读取，更适合对数据有特殊要求的情况，例如：金融行业。5、自定义缺失值 这种使用的场景是什么...
df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols=column_check)column_check按名称解析每列，每列通过定义True或False，来选择是否读取。usecols也可以使用lambda表达式。下面的示例中定义的需要显示的字段列表。为了进行比较，通过将名称转换为小写来规范化。cols_to_use = ['item_type', 'order id', 'order ...
df= pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=['item_type','order id','order date','state','priority']) 列顺序支持自由选择,这种命名列列表的方式实际中很有用。 usecols支持一个回调函数column_check,可通过该函数对数据进行处理。 下面是一个简单的示例: ...