importpandasaspd 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)。 # -*- co...
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。
如果读取工作簿中所有表格，可以使用sheet_name=None。（3） header：指定某一行作为表头 header=0 这是默认值，使用表格的第一行作为表头；header=None 针对没有表头的表，重新设置列索引；header=1指定第二行作为表头；（4） names：重新设置列索引的名称，针对没有表头的数据可以使用，一般情况下用不到。（5）...
使用pandas 读取 excel表格很简单: import pandas as pd table = pd.read_excel(io) 加载表格后,若想获得表格表头: table.columns 这种方法可行,但有些时候其实仅仅只是想直接获得 excel 表格的表头,尤其是当 excel 表格本身体量很大,每次都需要将数据表加载到内存会非常耗时&也没必要,有时甚至会直接溢出卡死,看...
data = pd.read_excel(f_path,sheet_name=0) ③同时读取两个sheet,将两个sheet名或索引名放到列表中。两个sheet会合并成一列数据。 data = pd.read_excel(f_path,sheet_name=[1,2]) 1.3.3 header(int, list of int, default 0): 表示用几行作为表头。如果不写,默认为第一行即header=0。
# 首先读取Excel表格,填入路径或SHEET名,索引列和标题行均设置为无 df = pd.read_excel(file_name, sheet_name, index_col=None, header=None) # 接下来读取多级表头,并将表头先转换成列表 title_array = [] for i in range(0, header_line_count): ...
加载数据后,如果我想获取表头: table.columns Run Code Online (Sandbox Code Playgroud) 这种方法是可行的,但是有时候我只是想直接获取excel表格的表头,尤其是当excel表格体量较大时,将数据表加载到内存中会非常耗时&而且不必要,有时甚至直接溢出卡住。看官方文档,似乎我可以使用nrows参数来指定只能读取Excel的特定行...
1:读取指定的单行,数据会存在列表里面 df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 data=df.iloc[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头 print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data)) 输出
>>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=0) >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name='Sheet1') >>> # 返回的是相同的 DataFrame name:如果没有表头, 可用此参数传入列表做表头 header:指定数据表的表头,默认值为0, 即将第一行作为表头 ...