# 读取名为"example.xlsx"的Excel文件,并读取第一个工作表的数据 df = pd.read_excel('example.xlsx') # 如果需要读取特定的工作表,例如名为"Sheet1"的工作表 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1') 将读取到的数据赋值给一个DataFrame对象: 在上面的示例代码中,读取到的数据已经...
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: pd.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols...
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: pd.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols...
接下来,我们需要使用read_excel函数来读取Excel文件。read_excel函数可以接收一个文件路径作为参数,并返回一个DataFrame对象,该对象包含了Excel文件的数据。 data=pd.read_excel('data.xlsx') 1. 在上面的代码中,我们使用read_excel函数读取了名为data.xlsx的Excel文件,并将结果赋值给了data变量。 步骤2: 提取所需...
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...
首先，`pd.read_excel()`函数用于将Excel文件读取为pandas DataFrame。它支持本地文件系统或URL的“xls”和“xlsx”文件扩展名，这两种类型的文件都能够处理。该函数的基本形式为`pd.read_excel(filepath_or_buffer, engine='openpyxl')`，其中`filepath_or_buffer`用于指定文件路径或URL，`engine`参数...
sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 。注意:int/string返回的是dataframe,而none和list返回的是dict of dataframe。 复制In [7]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname= [0,1])#参数为None时,返回全部的表格,是一个表格的字典;#当参数为li...
Pandas读取Excel通常有两个方法,一是:pd.ExcelFile和pd.read_excel,这两种方法都可以读取Excel,区别是前者读取的是整个Excel工作簿,后者读取的Excel的某个Sheet表。 pd.ExcelFile的使用方法如下: 1、打开Excel文件: 使用pd.ExcelFile 打开一个Excel文件,可以指定文件路径作为参数: import pandas as pd xls = pd....
1. 使用pd.read_excel函数读取整个Excel文件的所有sheet页数据 你可以使用pd.read_excel函数的sheet_name参数来指定你想要读取的sheet页的名称。这样,当你运行这个函数时,它会返回一个字典,字典的键是sheet页的名称,值是一个DataFrame对象,包含了对应sheet页的数据。
pd.read_clipboard():从你的粘贴板获取内容,并传给read_table() pd.DataFrame(dict):从字典对象导入数据,Key是列名,Value是数据 导出数据 df.to_csv(filename):导出数据到CSV文件 df.to_excel(filename):导出数据到Excel文件 df.to_sql(table_name, connection_object):导出数据到SQL表 ...