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,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pandasDataFrame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=None,squee...
你需要获取Excel文件的所有sheet页的名称,然后对每一个名称执行pd.read_excel函数。 importpandasaspd# 获取Excel文件的所有sheet页名称sheet_names = pd.ExcelFile('your_file.xlsx').sheet_names# 遍历所有的sheet页并读取数据all_data = {}forsheetinsheet_names: data = pd.read_excel('your_file.xlsx', s...
@信息技术从入门到精通pd.read_excel用法 信息技术从入门到精通 pd.read_excel是pandas库中用于读取Excel文件的函数,它可以将Excel文件中的数据转换为pandas的DataFrame对象,方便进行数据分析和处理。以下是pd.read_excel的基本用法、参数解释和示例代码: 基本用法 python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = ...
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,接下来认识下这些参数都...
首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None, true_values=None,false_values=None,engin...
df=pd.read_excel('example.xlsx')print(df) 1. 2. 3. 4. 5. AI检测代码解析 # 使用 OpenPyXL 读取 Excel (能够读取隐藏行)fromopenpyxlimportload_workbook workbook=load_workbook('example.xlsx',data_only=True)sheet=workbook.activeforrowinsheet.iter_rows(values_only=True):print(row) ...
一、读取Excel文件 read_excel() # 读取excel文件(需要安装xlrd和openpyxl两个模块) 1、方法使用了Python的 xlrd 模块来读取Excel2003(.xls)版本的文件,而Excel2007(.xlsx)及以上版本的使用了xlrd 或者 openpyxl 模块来读取的。 2、在大多数基本的使用案例中,read_excel会读取Excel文件通过一个路径,并且sheet_name...
A. sheet_name = 1:这个选项表示要导入 Excel 文件的第二页,因为在 pd.read_excel() 函数中,sheet_name 参数可以使用整数来指定要导入的 sheet。整数索引从0开始,所以索引1对应的是第二页。因此,选项 A 是正确的。 B. sheet_name = 'sheet':这个选项指定要导入的 sheet 名称为 'sheet',而不是根据索...
pd.read_excel(r'D:\data\实验.xlsx',true_values = ["M"],false_values=["F"])#代码效果如下 与前图正常读入的数据对比,“性别”列的取值,从“M”和“F”变成了“True”和“False”。 以下是个人继续探索的效果展现和经验汇总。 我把参数应用到前边用到的学生成绩数据中发现,如果一列中的数据是分类...