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...
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名称或索引。默认为0,即读取第一个Sheet。 3. header:指定表头所在的行号,以0开始计数。默认为0,即使用第一行作为表头。 4...
import pandas as pd # 读取Excel文件中的第二个工作表 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet2') 4、header: 指定用作列名的行号。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。
df = pd.read_excel('data.xlsx', converters={'Column A': read_formula}) # 打印读取结果 print(df.head()) 在示例代码中,我们首先定义了一个read_formula函数来读取公式。 然后,我们调用read_excel方法来读取Excel文件中的数据,并指定converters参数为一个字典,其中键为需要读取公式的列名或者列索引,值为我...
importpandasaspd# 读取Excel文件的所有sheet页数据all_data = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None) 2. 使用循环遍历所有的sheet页数据 如果你想要更灵活地控制你的代码,你也可以使用for循环来遍历所有的sheet页。你需要获取Excel文件的所有sheet页的名称,然后对每一个名称执行pd.read_excel函数。
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;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...
defread_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,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None,comment=None,skipfooter=0,convert_float...
在读取Excel文件时,可以通过设置参数来跳过空行。其中,最常用的参数是skiprows,它可以指定需要跳过的行数或行索引。如果Excel文件中的空行位于文件的开头或中间,可以通过设置skiprows参数来跳过这些空行。 下面是一个示例代码,演示如何使用pd.read_excel()函数跳过空行读取Excel文件: 代码语言:txt 复制 import panda...
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] | ...