键可以是整数或列标签,值是接受一个输入参数的函数,Excel单元格内容,并返回转换后的内容。 dtype : 类型名称或dict的列-》其他类型,默认None 数据或列的数据类型。 例如。 {‘a’:np.float64,’b’:np.int32}使用对象保存Excel中存储的数据,而不解释dtype。 如果指定了转换器,则将应用INSTEAD进行dtype转换。
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=...
1.基本用法(io) 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 int整数用于引用的sheet的索引(...
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。
pd.read_excel(r"C://Users//asus//Desktop/test.xlsx",sheet_name=[0,2]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. header参数 指定哪一行作为列名的,默认值是0,即第1行作为列名。 接受的参数可以是:整数(指定第几行作为列名);有整数组成的列表(指定哪几行作为列名);None(没有列名,Python自动生成0始...
首先，认识一下pd.read_excel（），函数的官方文档是这么说的：将Excel文件读取到pandas DataFrame中，支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名，带有这两种扩展名的文件，函数都可以处理；然后它的函数完整版长这个样子：没想到吧，它它它…它居然有二十多个参数，是不是有点出乎意料，接下来认识下这些...
df = pd.read_excel("特殊.xlsx") df.index = list(range(df.shape[0])) df 1. 2. 3. 4. 5. 结果如下: 2. 一行代码 df.style.format('{:.1f}',subset='均值').set_caption('高三(5)班期末考试成绩').\ hide_index().hide_columns(['索引']).bar('语文',vmin=0).highlight_max('...
data=***.read_excel(catering_data,sheetname=0,index_col=u'日期') 运行成功。 sheetname=0 的意思是:读取xls文件中的第一个表格。(假设文件中有很多个表格) 另外,也可以将文件转换成csv格式,就不需要这个参数了。代码如下: catering_data="catering_sale.csv" data=***.read_csv(catering_data) 1、读...
CSV代表“逗号分隔值”,因此.CSV文件基本上是一个文本文件,其值由逗号分隔。这意味着还可以使用此方法将任何.txt文件读入Python。 read_csv()的参数类似于read_excel(),这里不再重复。然而,有一个参数值得说明:sep或delimiter。它用于告诉pandas使用什么分隔符来分隔数据。使用...
首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名,带有这两种扩展名的文件,函数都可以处理; 然后它的函数完整版长这个样子: 在这里插入图片描述 没想到吧,它它它…它居然有二十多个参数,是不是有点出乎意料,接...