pd.read_excel是Pandas库中的一个函数,用于读取Excel文件。它提供了许多参数,以便用户可以根据需要来读取和处理Excel文件数据。 下面是pd.read_excel函数的一些常用参数: 1. io:要读取的Excel文件的路径,可以是本地文件路径或远程URL。如果文件在当前工作目录中,只需提供文件名即可。 2. sheet_name:要读取的Sheet...
storage_options: 'StorageOptions' = None)这里安装的是pandas 2.0.3版本，可以看到read_excel函数有26个参数，虽然有这么多的参数，但是实际工作中只用到很少的部分，因为已经帮我们设置好了默认的参数。2、read_excel参数详解 （1） io ：用来指定文件路径或文件对象 （2） sheet_name：要读取的表格名称，默...
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...
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 excel_writer:文件路径或现有的ExcelWriter。 sheet_name:它是指包含DataFrame的工作表的名称。 na_rep:指定要写入的表如果有空值(NAN),则需要填入的字符串。 float_format:这是一个可选参数, 用于格式化浮点数字符串。 columns:指定哪些列要写入新表。
converters参数接收字典或None,字典的键表示需要执行函数操作的列,字典值是一个函数,即指定列中的每个值都执行该函数操作。参数默认取值None。 示例说明,详情如下:假设“姓名”列在读入数据时,执行去除前后空格的函数操作 df_c = pd.read_excel(r"D:\data\student-score-space.xlsx",converters = {"姓名":lambda...
人们经常用pandas处理表格型数据,时常需要读入excel表格数据,很多人一般都是直接这么用:pd.read_excel("文件路径文件名"),再多一点的设置可能是转义一下路径中的斜杠,一旦原始的excel表不是很规整,这样简单读入势必报错! 其实这个函数有很多参数可以设置,为了应对各式excel表满足各种读入的需求,我们来详细了解下pd.exc...
pd.read_excel()参数详解 1. read_excel read_excel方法定义: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, converters=None, ...
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。