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
可以是int,read_excel函数将Excel文件中的sheet按照位置进行编号,例如第一个sheet编号为0,第二个sheet编号为1,...,因此可以传递一个int,告诉函数我们想要读取那个sheet。这个参数的默认值是0,表示读取第一个sheet。这里我们让函数读取sheet2: >>>df = pd.read_excel(r'C:\Users\yj\Desktop\data.xlsx' ,sheet...
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=[0, 1], index_col=0) 注意事项: 在使用read_excel函数之前,请确保已经安装了相应的引擎。对于.xlsx格式的文件,需要安装openpyxl引擎;对于.xls格式的文件,需要安装xlrd引擎。可以使用pip进行安装,例如pip install openpyxl或pip install xlrd。 如果Excel文件中包含多个...
dt=pd.read_excel(r'usecols.xlsx',usecols=None)#等同于dt=pd.read_excel(r'usecols.xlsx') 读取usecols表的结果如下: usecols默认参数None usecols参数第2种: Str:’a,c’,’a,c:e’ 使用EXCEL的列号,字符串类型,不区分大小写。 1 pd.read_excel(r'usecols.xlsx',usecols='a,c:d')#写成usecols=...
Pandas的read_excel()和to_excel()函数是处理Excel数据的强大工具。本文详细介绍了这两个函数的用法、参数及实战案例,包括读取、处理和写入Excel数据,以及合并多个工作表和格式化输出等操作。
read_excel() 加载函数为read_excel(),其具体参数如下。 read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None, parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=...
1.2、read_excel 用法 pandas.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, engine=None,usecols=None, dtype=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, skipfooter=0, nrows=None,
pandas.read_excel()函数的sheet_name参数,用来指定要从excel中读取哪个表格的数据,sheet_name的值可以为None、string、int、字符串列表或整数列表,默认为0。字符串(string)用于工作表名称,整数(int)用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表,为None时获取所有工作表。
read_excel()函数使用方法 1、可以使用文件名作为字符串或打开文件对象来读取文件: pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0) Name Value0 string1 11 string2 22 #Comment 3pd.read_excel(open('tmp.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet3') Unnamed: 0 Name Value0 0 string1 11 1 string2 22 2 ...
首先，认识一下pd.read_excel（），函数的官方文档是这么说的：将Excel文件读取到pandas DataFrame中，支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名，带有这两种扩展名的文件，函数都可以处理；然后它的函数完整版长这个样子：没想到吧，它它它…它居然有二十多个参数，是不是有点出乎意料，接下来认识下这些...