import pandas as pd 使用pandas的read_excel函数读取xlsx文件: 使用pd.read_excel()函数读取xlsx文件。这个函数的基本语法是pd.read_excel('文件路径', sheet_name='工作表名', header=行号)。 '文件路径':要读取的Excel文件的路径,可以是相对路径或绝对路径。 '工作表名':要读取的工作表的名称。如果省略该...
data= pd.read_excel(path, sheet_name ='车辆信息', header = [0,1,2])#前三行作为列名data.head() 4.names --> 自定义列名 #一般适用于Excel缺少列名,或者需要重新定义列名的情况#注意:names的长度必须和Excel列长度一致,否则会报错data = pd.read_excel(path, sheet_name ='英超射手榜', names= ...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None)2、指定sheet读取 见名知意。pd.read_excel(open('fake2excel.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet2')# 使用sheet_name=0，指定读取sheet2里面的内容。我们在原表里加入了sheet2，结果如下图所示：这种情况下，不会读取sheet1里面的内容 3、取消header读取...
我们演示的数据如下,存储在c:\users\yj\desktop\data.xlsx的sheet1中: data.xlsx中还有一个sheet2表,数据如下: io 这个参数的作用和read_csv函数中的filepath_or_buffer参数类似,也是用来指定文件路径或文件对象的。可以接收str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path对象, 以及 file-like对象。这里的str是一个...
df=pd.read_excel('data.xlsx')# 数据清洗:去除重复记录 df=df.drop_duplicates()# 将处理后的数据写回Excel df.to_excel('cleaned_data.xlsx') 场景2:合并多个Excel工作表 代码语言:javascript 复制 # 读取Excel文件中的所有工作表 xls=pd.ExcelFile('multi_sheets.xlsx')# 遍历工作表并读取数据 ...
read_excel()函数的语法如下: pandas.read_excel(io, engine=None, **kwds) 其中,io参数指定要读取的Excel文件的路径和文件名。例如,如果要读取名为“example.xlsx”的Excel文件,可以使用以下语句: df = pd.read_excel('example.xlsx') 这将返回一个名为df的DataFrame对象,其中包含Excel文件中的数据。除了io...
在Python的数据分析库pandas中,read_excel函数是用于从Excel文件中读取数据的强大工具。通过使用这个函数,用户可以从Excel文件(如.xlsx或.xls格式)中读取数据,并将其转换为DataFrame对象,以便进行进一步的数据处理和分析。read_excel函数的基本语法如下: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, index_col=Non...
可以使用pandas模块中的read_excel()函数来读取xlsx文件。具体步骤如下: 如何使用read_excel()函数读取xlsx文件? 可以使用以下代码来读取xlsx文件: import pandas as pd df = pd.read_excel('文件路径.xlsx') 其中,'文件路径.xlsx'是待读取的xlsx文件的路径,可以是相对路径或绝对路径。
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在pandas 中,可以使用 read_excel() 函数来读取 xlsx 数据。以下是一个示例: import pandas as pd # 读取 xlsx 数据 data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 打印数据 print(data) 复制代码 上述代码中,read_excel() 函数用于读取 xlsx 数据,其中第一个参数为文件路径,第二个参数...