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...
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.x...
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...
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...
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] | ...
read_excel()函数是pandas库中用于读取Excel文件的函数,它可以读取各种格式的Excel文件,并将其转换为DataFrame对象,方便进行数据处理和分析。 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...
1. 使用pd.read_excel函数读取整个Excel文件的所有sheet页数据 你可以使用pd.read_excel函数的sheet_name参数来指定你想要读取的sheet页的名称。这样,当你运行这个函数时,它会返回一个字典,字典的键是sheet页的名称,值是一个DataFrame对象,包含了对应sheet页的数据。
(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函数依赖于openpyxl和xlrd两个 Python 库来读取 Excel 文件。在使用该函数之前,需要先确保已成功安装这两个库。同时也需要注意 Excel 文件是 .xls 还是 .xlsx 格式。如果需要读取 .xls 格式的 Excel 文件,则应使用pd.read_excel的替代函数pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None...