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...
dtype={}传入一个字典，{"列名":"类型"} （8） converters：用法同dtype，不同的是converters可以在通过dict对某一列或者某几列应用某一个函数，读取的是函数返回后的结果。通过dict对某一列应用函数 （9） engine：可以接受的参数有“ xlrd”，“ openpyxl”或“ odf”，用于使用第三方的库去解析excel文件。...
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.excel()中的主要参数。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...
首先是pd.read_excel的参数:函数为: 表格数据: 常用参数解析: io:excel 路径; sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 。注意:int/string返回的是dataframe,而none和list返回的是dict of dataframe。 header:指定作为列名的行,默认0,即取第一行,数据为列名行...
这个函数使用列名和索引的列表来读取 CSV 文件并在一个函数中重命名它们: import pandas as pd path = r'YourPath\test.xlsx' def readWithOwnNames(path,indexes,names): xlpd =pd.read_excel(path) xlpd.columns.values[indexes] = names return xlpd df = readWithOwnNames(path,[0,1,2],['Col1',...
案例1:pd.read_excel('test2.xlsx',header=1) 案例2:pd.read_excel('test2.xlsx',header=None) 4、names要使用的列名列表,默认names=None;匹配header进行使用,会覆盖原因的表头文字。指定的名字出现重复的话,会出现.1,.2 案例1:pd.read_excel('test2.xlsx',header=0,names='54321') ...
(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
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...
In [1]: pd.read_excel( ...: "data.xlsx", ...: sheet_name="Sheet1", ...: header=None, ...: usecols="A:C,F:I", ...: names=["Date", "A1", "A2", "C1", "C2", "C3", "C4"], ...: skiprows=lambda x: x not in [4, 5, 6, 13, 17, 18, 19], ...: ) ...
通常,第一行包含列名,所以默认值为0。示例: # 指定第二行作为列名 df = pd.read_excel('example.xlsx', header=1) 5、usecols: 用于选择要读取的列。可以是列名称或列索引。 # 仅读取'Column1'和'Column3'列 df = pd.read_excel('example.xlsx', usecols=['Column1', 'Column3']) 6、skiprows: ...