在pd.read_excel函数中,你可以通过sheet_name参数来指定要读取的sheet。sheet_name参数可以接受多种类型的输入,包括字符串、整数、列表和None。 通过sheet名称指定: 如果你想通过sheet的名称来指定要读取的sheet,可以将sheet_name设置为该sheet的名称(一个字符串)。 python df = pd.read_excel('example.xlsx', sh...
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。 importpandasaspd# 读取Excel文件的所有sheet页数据...
1、pd.read_excel(): 这是Pandas中用于读取Excel文件的主要函数。 2、io: 这是文件路径或文件-like对象,指定要读取的Excel文件的位置。 3、sheet_name: 指定要读取的工作表名称或索引。默认情况下,它将读取第一个工作表。示例: import pandas as pd # 读取Excel文件中的第二个工作表 df = pd.read_excel(...
复制importpandasaspd#定义路径IOIO ='文件1.xlsx'#读取excel文件sheet = pd.read_excel(io=IO)#此处由于sheetname默认是0,所以返回第一个表print(sheet)#上述列表返回的结果和原表格存在合并单元格的差异 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/st...
df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1) # 查看表的数据类型 print df.dtypes # 查看Member列的数据 print df['Member'] ''' # 新建一列,每一行的值是Member列和activity列相同行值的和 for i in df.index: df['activity_2'][i] = df['Member'][i] + df['activity'][i] ...
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] | ...
A. sheet_name = 1:这个选项表示要导入 Excel 文件的第二页,因为在 pd.read_excel() 函数中,sheet_name 参数可以使用整数来指定要导入的 sheet。整数索引从0开始,所以索引1对应的是第二页。因此,选项 A 是正确的。 B. sheet_name = 'sheet':这个选项指定要导入的 sheet 名称为 'sheet',而不是根据索...
当使用pd.read_excel读取Excel文件时,可以通过sheet_name参数指定要读取的sheet名称或索引。读取多个sheet的数据可以使用循环来实现。然后,可以使用pd.concat函数将多个DataFrame对象拼接在一起。最后,可以使用notnull函数筛选出某列不为空的数据。以下是一个示例代码: ...
下面是最常用的简化read_excel()函数表达式: 1 pandas.read_excel(io,sheet_nane,header=0,index_col=None,names=None,dtype=None) 实际当中我用的最多只有两个参数,一个要读取的excel 的路径,一个是要读取的表名,也就是只用到了io、sheet_name这两个参数。 由o郭二爷o原创或整理--转载请注明: https:/...
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...