在使用pandas库读取Excel文件时,确实可以通过pd.read_excel函数配合skiprows和nrows参数来指定读取的行范围。下面我将分点详细解释并给出代码示例: 导入pandas库并简写为pd: 这是使用pandas库的第一步,确保你已经安装了pandas库。 python import pandas as pd 使用pd.read_excel函数读取Excel文件: 这个函数用于读取Ex...
import pandas as pd df = pd.read_excel("filename.xlsx", skiprows = 2, usecols = "A:C,F:I", userows = "4:6,13,17:19") 重要的是,这不是一个可以用[A3:C10]等来描述的块。 userows选项不存在。我知道我可以跳过顶部和底部的行 - 因此大概可以制作大量数据框并将它们编织在一起。但是有...
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...
header :指定作为列名的行,默认0,即取第一行,数据为列名行以下的数据;若数据不含列名,则设定 header = None; 复制#数据不含作为列名的行In [21]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname=1,header =None) In [22]: sheet Out[22]:01230135学生1234老师2419教授#默认第一行数据作为列名In [23...
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] | ...
pandas.read_excel( io, #string类型文件的路径或url. sheet_name=0, #指定的excel中的具体某个或某些表的表名或表索引. header=0, #以哪些行作为表头,也叫做列名. names=None, #自己定义一个表头(列名). index_col=None, #将哪些列设为索引. usecols=None, #指定读取excel中哪些列的数据,默认为None,...
python pd_read_excel 读入字段都设置为字符型 下面是我写的读和写入Excel操作 读取Excel数据 #coding:utf-8 import xlrd goods = xlrd.open_workbook('goods_test.xlsx')#打开文件 sh = goods.sheet_by_index(3)#返回第几页的对象 #这个对象包含有我们需要的Excel信息...
一、初识read_excel() 在Python的数据处理库pandas中,read_excel()函数是用于读取Excel文件内容的强大工具。通过这个函数,我们可以轻松地将Excel表格中的数据加载到pandas的DataFrame对象中,进而进行各种数据分析和操作。 二、读取Excel文件 使用read_excel()函数读取Excel文件时,需要指定文件的路径和名称...
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...
(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