在使用pandas库时,有时会遇到“module ‘pandas’ has no attribute ‘read_excel’或‘dataframe’”的错误。这通常是因为导入方式不正确或库未正确安装导致的。以下是一些解决此问题的常见方法:方法一:检查导入方式确保你正确导入了pandas库。通常,我们使用以下方式导入pandas库: import pandas as pd 然后,你可以使...
DataFrame'> RangeIndex: 3 entries, 0 to 2 Data columns (total 3 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 A 3 non-null int64 1 B 3 non-null object 2 C 3 non-null bool dtypes: bool(1), int64(1), object(1) memory usage: 251.0+ bytes describe() pd.de...
然后再调用stack()方法，将列索引也转换为行索引，最后用reset_index（）方法进行索引重置：...
df1.to_excel(writer, sheet_name='df1') df2.to_excel(writer, sheet_name='df2') 简单高效,不需要再单独写save和close,自动完成。
io:excel文件路径。 sheet_name:list[IntStrT] 指定读取的sheet,默认为第一个,可以通过指定sheet的名字或者索引(从0开始),多个使用列表。 skiprows:跳过的行,从0开始。 header:指定表头实际的行索引。 index_col=‘ID’:设置索引列,设置后如果再写入pandas就不会再生成默认的索引列了。 dtype={‘ID’: str}...
ExcelFile的主要用例是使用不同参数解析多个工作表: data = {}# For when Sheet1's format differs from Sheet2with pd.ExcelFile("path_to_file.xls") as xls:data["Sheet1"] = pd.read_excel(xls, "Sheet1", index_col=None, na_values=["NA"])data["Sheet2"] = pd.read_excel(xls, "Sheet...
构造一个pd_data, 然后写入到excel文件中, pd_data = pd.DataFrame([[1,2,3],[6,5,4]],columns=list('ABC')) pd_data.to_excel('pd_data_save.xls') 保存后的文件显示如下: 保存到excel或csv文件中,最经常出现的一个问题: 某些中文字符出现乱码。解决措施,to_csv方法的参数:encoding 设置为'utf_...
在pandas中用to_excel()写文件提示:ModuleNotFoundError: No module named ‘xlwt’: importnumpyasnp importpandasaspd arr = np.random.randint(-50,50,size=(3,10)) ind = [xforxinrange(3)] columns =list('ABCDEFGHIJ') df = pd.DataFrame(arr,index=ind,columns=columns) ...
to_sql items max rsub flags sem to_string to_excel prod fillna backfill align pct_change expanding nsmallest append attrs rmod bfill ndim rank floordiv unstack groupby skew quantile copy ne describe sort_index truediv mode dropna drop compare tz_convert cov equals memory_usage sub pad rename...
df.to_excel('D:/Temp01/test.xlsx') print('创建成功!!') 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 运行结果: 🍒2.修改索引 利用set_index设置索引 df=df.set_index('ID') 1. 结果: 🍁(二)读取文件 🍒1.导入excel表格