(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。(10)true_values 和 false_values参数一般...
df.columns=df.loc[first_row] #更改当前df的列索引名称 df.rename(columns =lambda x:str(x).strip("\r\n\t ."),inplace=True) #去掉列名首位的空白字符 df=df.loc[first_row+1:] df_dst=pd.merge(df_dst,df[["姓名","年级","合计"]],how="outer",on="姓名",suffixes=("",sht_name))...
1、指定索引列读取 这种读取方式,适合Excel里的数据,本身有一列表示序号的情况。 代码语言:javascript 复制 pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0)# 使用index_col=0,指定第1列作为索引列。 结果如下图所示: 列名没有对齐,不是代码运行有问题,是因为name列被当作了索引列(序号)。 这种方式不符合我们...
1. pandas.read_excel 代码语言:javascript 复制 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,pa...
pandas会默认给一个excel文件的行设置数字索引,从0开始算;如果一个excel多个列的行数不同则按照行数最多的那一列计算。 # -*- coding: utf-8 -*- importpandasaspd df=pd.read_excel('kwd.xlsx') print(df.index)# 行索引 RangeIndex(start=0,stop=3747,step=1) ...
df=pd.read_excel('test.xlsx')height,width=df.shapeprint(height,width,type(df)) 表格如下: test.xlsx1 得到如下输出,为一个4行5列的数据块,为DataFrame格式: 输出 直接print(df)得到的结果: print(df) 对比结果和表格,很显然表格中的第一行(黄色高亮部分)被定义为数据块的列下标,而实际视作数据的是...
带表头,excel内容为 Python脚本为 `import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:") print(df.values) print("\n(2)第2行第3列的值:") print(df.values[1,2]) print("\n(3)第3行数据:")
df=pd.read_excel('test.xlsx') height,width = df.shape print(height,width,type(df)) 1. 2. 3. 表格如下: 得到如下输出,为一个4行5列的数据块,为DataFrame格式: 直接print(df)得到的结果: 对比结果和表格,很显然表格中的第一行(黄色高亮部分)被定义为数据块的列下标,而实际视作数据的是后四行(蓝...
如下数据,金额列是以文本形式存储的带有千分位分隔符的数字(不使用thousands参数读取的结果): 产品 金额 0 A 1,111.02 1 B 451,111.03 2 C 1,789,111.05 3 E 1,111.06 4 G 111.08 类型为object【df.dtypes】 产品 object 金额 object dtype: object 传入thousands【df = pd.read_excel(file, thousands=...
字典,例如{‘foo’:[1, 3]} -> 将第 1、3 列解析为日期并调用结果 ‘foo’ 如果列或索引包含不可解析的日期,则整个列或索引将作为对象数据类型原封不动地返回。如果您不想将某些单元格解析为日期,只需将它们在 Excel 中的类型更改为“Text”。对于非标准日期时间解析,请在pd.read_excel之后使用pd.to_da...