df_c = pd.read_excel(r"D:\data\student-score-space.xlsx",converters = {"姓名":lambda x:x.strip()})#通过列标签指定函数作用的列 df_c1 = pd.read_excel(r"D:\data\student-score-space.xlsx",converters = {1:lambda x:x.strip()})#通过列的索引位置指定函数作用的列 df = pd.read_exce...
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...
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...
index_col:指定列为索引列,也可以使用 u’string’ names:指定列的名字,传入一个list数据 总体而言,pandas库的pd.read_excel和pd.read_csv的参数比较类似,且相较之前的xlrd库的读表操作更加简单,针对一般批量的数据处理最好选择pandas库操作。但是功能有待完善或者本次研究的不够深入,比如合并单元格的问题,欢迎一...
pd.read_excel读某列的公式而非值 通过pandas中的read_excel方法读取数据时,默认情况下会读取每个单元格的值。如果您需要读取某一列的公式而非值,则需要在读取数据时指定参数converters,并为需要读取公式的列名或者列索引指定函数来处理。 下面是一个简单的示例:...
(2) python 使用pd.read_excel 读取excel时,选取某一列为索引,importpandasaspddata=pd.read_excel('1.xlsx',index_c
pandas.read_excel()的作用:将Excel文件读取到pandas DataFrame中。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb和odf文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。 以下是该函数的全部参数,等于号后面是该参数的缺省值,参数看着很多,但其实我们日常用到的就几个: ...
df = pd.read_excel('data.xlsx') print(df) 运行上述代码后,控制台会输出以下内容: A B C 0 1 2 3 1 4 5 6 2 7 8 9 这里我们使用pd.read_excel函数读取Excel文件,并将其保存为一个DataFrame对象df。默认情况下,pd.read_excel会读取Excel文件的第一个工作表作为数据。
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, dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None...