import pandas as pd df = pd.read_excel('file.xlsx', names=['Column1', 'Column2', 'Column3']) 跳过无用的行: 如果Unnamed列是由于文件开头包含无用的行(如标题或说明文字),可以使用skiprows参数跳过这些行。 python df = pd.read_excel('file.xlsx', skiprows=2) # 跳过前两行 设置正确的标...
表格1Unnamed:1Unnamed:20NameAgeCity1Alice25NewYork2Bob30LosAngeles3Charlie35Chicago read_excel 默认读取第一个表单(sheet_name=0),假设 data.xlsx 文件中只有一个表单,读取后的数据会存储在一个 DataFrame 中。 如果data.xlsx 文件中有多个表单,可以通过指定 sheet_name 来读取特定表单的数据,例如pd.read_ex...
pandas 的read_excel函数在读取Excel工作表方面做得很好。然而,在数据不是从A1单元格开始的连续表格的情况下,结果可能不是你所期望的那样。 比如当你尝试使用read_excel(src_file)读取下面这个电子表格样本。 你会得到一些下面这样的东西。 这些结果包括很多Unnamed的...
比如下面一个销售表,使用read_excel读取: 读取的结果如下所示: 结果中标题表头变成了Unnamed,而且还会额外增加很多职位NaN列,字段为空的列的值也会被转换为NaN,这显然不是我们所期望的。 header和usecols参数 对这样的非标准格式的表格,我们可以使用read_excel()的header和usecols参数来控制选择的需要读取的列。 impo...
pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=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_...
defcolumn_check(x):if'unnamed'inx.lower():returnFalseif'priority'inx.lower():returnFalseif'order'inx.lower():returnTruereturnTrue df=pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=column_check) 该函数将按名称解析每一列,并且必须为每一列返回 True 或 False ...
# 读取xlsxpd.read_excel(io='./title.xlsx')titleUnnamed:1Unnamed:20idvalue1value211900-01-0100:00:00235621900-01-0200:00:00334531900-01-0300:00:00433441900-01-0400:00:005323 如果要舍弃第一行标题,设置header=1即可。 # 读取xlsx(指定第二行为列标签)pd.read_excel(io='./title.xlsx',header=1...
pandas read_excel 产生 Unnamed:0 列 加上参数index_col=0 pd.read_csv(path, index_col=0) 或 pd.to_csv(path, index=False)
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 Value0 string1 11 string2 22 #Comment 3pd.read_excel(open('tmp.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet3') Unnamed: 0 Name Value0 0 string1 11 1 string2 22 2 ...
filename="exercise1.xlsx";df=pd.read_excel(filename,nrows=3);print(df); 结果 Unnamed:0姓名 数学 物理 地理0A1 Alan1001001001A2 Genny9845672A3 Harry672265 二、将DataFrame数据导出到excel中 这里使用pandas.DataFrame.to_excel函数来实现,pandas.DataFrame.to_csv函数用法相似,这里不做介绍。该函数语法如下...