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...
'a5’这列就变为第一列,也就是索引位置了,意思是每次该列每次都打印出来(作为索引出现),比如说,我想要打印出第‘a1’列 print(data['a1']) 1. 这个时候可以看到我们导出数据作为索引的第一列又再次出现了
复制In [27]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname=1,header =None,skip_footer=1)#从尾部开始略去行的数据In [28]: sheet Out[28]:01230135学生1234老师 index_col :指定列为索引列,也可以使用 u’string’ 复制#指定第二列的数据作为行索引In [30]: sheet = pd.read_excel('example....
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...
案例2:pd.read_excel('test2.xlsx',header=0,names='54333') 5、index_col指定列为索引列,默认index_col=None,index_col=0,选择第一列为索引 案例:pd.read_excel('test2.xlsx',index_col=0) 6、parse_cols,默认parse_cols=None,相关于usecols,显示多少列,None是显示全部列,parse_cols=1,显示2列 ...
df = pd.read_excel(r"D:\data\student-score-space.xlsx")#没有对“姓名”列进行去除空格的操作 读入的数据,肉眼看不出什么区别,截图如下: 但是,当我们索引单一单元格汇总的数据时,能够看出区别: df_c和df_c1在读入时通过参数converters去掉了“姓名”列中每个名字前后的空白字符,df没有设置converters参数。
int整数:指定第几列为索引列 选择第一列"ID"列为索引列 list of int:选择列表中的整数列为索引列 6.usecols(int, str, list-like, or callable default None) 默认为None,解析所有列。 如果为str,则表示Excel列字母和列范围的逗号分隔列表(例如“ A:E”或“ A,C,E:F”)。范围全闭。
1、read_excel各参数组成如下：pd.read_excel(io,sheet_name: 'str | int | list[IntStrT] | None' = 0,*,header: 'int | Sequence[int] | None' = 0,names: 'list[str] | None' = None,index_col: 'int | Sequence[int] | None' = None,usecols: 'int | str | Sequence[int] | ...
这是因为Pandas将空行作为标题行，因此创建了索引列。您可以使用drop()删除它们。试试这个 ...
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。 header:是否把列名也写入excel表,默认为True,即写入 index:是否把索引也写入excel表,默认为True,即写入。