AI代码解释 df=pd.read_excel("../data/年度数据.xls",skiprows=skip_rows,index_col=0) image-20231212225115764 然后,通过下面这段代码获取多行多列 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.loc[["市辖区数(个)","镇数(个)"],["2021年","2018年"]] image
(1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet,df=pd.read_excel("data_test.xlsx")(2)指定sheet名称读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1")(3)指定sheet索引号读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始 *同时读取多个sheet,以字典形式返回。(不推...
使用Pandas 库读取 Excel 文件第一列全部字段,组成一个列表,但是发现少了第一行的数据。 代码 importjsonimportpandasaspddefexcel_to_json(file_path):# 使用 Pandas 库读取 Excel 文件df=pd.read_excel(file_path,sheet_name="Sheet1")# 获取 Excel 文件第一列的所有值,并将其转换为列表key_list=df.iloc[...
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col=None) # 显示前5行数据 print(df.head()) 在上面的示例中,我们使用pd.read_excel()函数读取名为“example.xlsx”的Excel文件中的第一个工作表(Sheet1),并将第一行用作列名。我们...
使用pandas的read_excel()函数读取Excel表格数据。该函数接受Excel文件路径作为参数,并返回一个DataFrame对象,其中包含了表格的数据。 代码语言:txt 复制 data = pd.read_excel('目录/文件名.xlsx') 使用DataFrame的iterrows()方法遍历每一行,并获取每个行的值。iterrows()方法返回一个迭代器,每次迭代返回一...
df=pd.read_excel('kwd.xlsx') print(df.shape) (3747,4) 3)获取表头:df.columns、df.keys() read_excel默认是把excel的第一行当成表头。注意:如果read_excel的sheet_name参数设为None,则读取excel后是sheet和df_sheet组成的字典,df.keys()的结果是所有sheet名字(字典的键)。
```python import pandas as pd # 读取第一个表单 df1 = pd.read_excel('example.xlsx',...
使用python处理excel的内容时,第一步当然是读取excel的内容。 importpandasaspd#1:读取指定行print("---读取指定的单行,数据会存在列表里面---") df=pd.read_excel('测试.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单data=df.loc[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦!print("读取...
其中,我们用到的是read_excel的usecols参数来实现表格中数据的选择。 其实,pandas为我们提供了更加灵活和强大的loc,iloc。使用它们,能够让我们有能力更加细致地去操作Excel。 下面是我们之前使用的,用来读取Excel数据的代码: import pandaspandas.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)file_path='d:\...
在使用pandas读取excel文件时，需要用到read_excel函数，该函数支持多种工作簿格式。不仅可以读取一个sheet，还可以读取多个sheet。1、read_excel各参数组成如下：pd.read_excel(io,sheet_name: 'str | int | list[IntStrT] | None' = 0,*,header: 'int | Sequence[int] | None' = 0,names: 'list[str...