pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=, dtype={'age': float}) # 使用dtype,指定某一列的数据类型。结果如下图所示:我们添加了一列:年龄,本来是整数,但是指定float类型之后,读取出来成了小书。这种读取,更适合对数据有特殊要求的情况,例如:金融行业。5、自定义缺失值 这种使用的场景是什么...
skiprows 指定:列表,跳过指定行,有可能跳过列名 converters 指定:强制规定列数据类型,pandas默认将文本类的数据读取为整型,字典converters = {'排名':str,'场次':int} nrows 指定:读取需要读取的行数 skipfooter 指定:跳过末尾n行 df=pd.read_excel(r"E:\桌面文件夹\日常纪律积分表.xls",header=2, index_col=...
下面是使用pandas.read_excel()函数读取excel文件并指定列名的示例代码: importpandasaspd# 读取excel文件,指定要读取的列名data = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['列名1','列名2','列名3'])# 打印读取的数据print(data) 在上面的示例代码中,'file.xlsx'是要读取的excel文件路径,['列名1', '列名2...
如果直接使用read_excel(filename),虽然列索引会默认为第一行,但是行索引并不会默认为第一列,而是会自动添加一个{0,1,2,3}作为行索引。因此需要达到我们的目的需要设定一下读取时的参数,如下: df = pd.read_excel(filename,index_col=0) # 即指定第一列为行索引 print(df) print('第0行第1列的数据为...
使用pandas的read_excel()函数可以读取Excel文件中的单个工作表。以下是一个示例: import pandas as pd df = pd.read_excel('excel_file.xlsx', sheet_name='Sheet1') 2. 加载多个工作表 如果需要加载Excel文件中多个工作表的数据,可以使用sheet_name参数传递一组工作表名称或整数列表来指定需要加载的工作表。
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...
指定列读取 一般情况下,我们使用 read_excel 函数读取 Excel 数据时,都是默认从第 A 列开始读取的,但是对于某些 Excel 数据,往往不是从第 A 列就有数据的,此时我们需要参数 usecols 来进行规避处理 比如上面的 Excel 数据,如果我们直接使用 read_excel(src_file) 读取,会得到如下结果 ...
指定codes列的数据类型: df=pd.read_excel(file,sheet_name='Sheet1',header=1,dtype={'codes':str}) 感谢各位的阅读,以上就是“pandas中进行读取excel文件有哪些方法”的内容了,通过以上内容的阐述,相信大家对pandas中进行读取excel文件有哪些方法已经有了进一步的了解,如果想要了解更多相关的内容,欢迎关注群英网络...
dtype={}传入一个字典,{"列名":"类型"} (8) converters:用法同dtype,不同的是converters可以在通过dict对某一列或者某几列应用某一个函数,读取的是函数返回后的结果。通过dict对某一列应用函数 (9) engine:可以接受的参数有“ xlrd”,“ openpyxl”或“ odf”,用于使用第三方的库去解析excel文件。...