在pd.read_excel函数中,你可以通过usecols参数来指定要读取的列。这个参数可以接受列索引(整数列表)或列名(字符串列表)作为输入。 通过列索引指定:列索引是从0开始的,比如读取第1列和第3列(注意Python的索引是从0开始的,所以第1列实际上是索引0,第3列是索引2)。python...
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...
(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
pd.read_excel(r"D:datatest.xlsx",sheet_name=0) #指定读取第0个位置的sheet 1. 输出结果和不指定sheet时的结果是一样的,因为默认的就是第0个sheet: 指定另一个位置的sheet: pd.read_excel(r"D:datatest.xlsx",sheet_name=1) #指定读取第1个位置的sheet 1. 输出结果: pd.read_excel(r"D:datates...
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...
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(r"D:\data\student-score.xlsx",sheet_name=1) 是这种效果(截取部分数据图像): header参数可以有效的解决这个问题,可以看到行标签为1的数据才是我们需要的列名,所以在读取数据的时候进行设置就可以了: pd.read_excel(r"D:\data\student-score.xlsx",sheet_name=1,header=2)#指定位置是2的行...
skiprows:省略指定行数的数据 skip_footer:省略从尾部数的行数据 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...
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。
向Excel写入数据 定义字体的样式还真是麻烦,所以我就只进行简单的写入操作,有兴趣的自己研究吧 #coding:utf-8 import xlwt wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')#创建工作簿,设置字符编码 ws = wb.add_sheet('A TEST Sheet')#创建sheet ws.write(2, 1, 1)#写入数据,2,1,1分别为,行row,列col,数据...