pd.read_excel(r"D:datastudent-score.xlsx",sheet_name=1,header=None ) 1. 输出结果: 不指定列名后的效果就是这样的了! 篇幅限制,对pd.read_excel()函数参数的介绍先到这里,剩下的参数在后续的文章中接续介绍哦。
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...
engine:这是一个可选参数, 用于写入要使用的引擎, openpyxl或xlsxwriter。 merge_cells:返回布尔值, 其默认值为True。它将MultiIndex和Hierarchical行写为合并的单元格。 encoding:这是一个可选参数, 可对生成的excel文件进行编码。仅对于xlwt是必需的。 inf_rep:它也是一个可选参数, 默认值为inf。它通...
pd.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None,co...
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...
除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。 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,...
首先是pd.read_excel的参数:函数为: 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, ...
pd.read_excel()函数的关键参数有：engine：指定Excel处理引擎，如"xlrd", "openpyxl", "odf"或"pyxlsb"，默认为None。converters：用于转换特定列数据的字典，如将"姓名"列中的空格去除。true_values和false_values：将指定值转换为True或False，接收列表作为参数。skiprows：跳过文件开头的行，可接收...
注意:目前python中,skipfooter和skip_footer不能共存,所以上面只有25个参数。 1、io :excel路径 默认就是C:\Users\XXX XXX是用户名:pd.read_excel('test1.xlsx') 2、sheet_name:默认是sheet_name=0; 也可以使用sheetname 1)sheetname=’sheet2’ 返回指定名字的表;2)返回多表使用sheet_name=[0,1,2] 代...
# 加载加密的 Excel 文件 workbook = load_workbook(filename='your_file.xlsx', read_only=True, password='your_password') # 选择要读取的工作表 sheet = workbook.active # 将工作表转换为 pandas DataFrame data = pd.DataFrame(sheet.values)