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...
我想从第 3 行获取标题,然后读取一些行和列。 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...
写几次就清楚了,sh.col()和sh.col_values()等等不同 向Excel写入数据 定义字体的样式还真是麻烦,所以我就只进行简单的写入操作,有兴趣的自己研究吧 #coding:utf-8 import xlwt wb = xlwt.Workbook(encoding='utf-8')#创建工作簿,设置字符编码 ws = wb.add_sheet('A TEST Sheet')#创建sheet ws.write(...
(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
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] | ...
skiprows:省略指定行数的数据 skip_footer:省略从尾部数的行数据 index_col:指定列为索引列,也可以使用 u’string’ names:指定列的名字,传入一个list数据 总体而言,pandas库的pd.read_excel和pd.read_csv的参数比较类似,且相较之前的xlrd库的读表操作更加简单,针对一般批量的数据处理最好选择pandas库操作。但是功...
Pandas读取Excel通常有两个方法,一是:pd.ExcelFile和pd.read_excel,这两种方法都可以读取Excel,区别是前者读取的是整个Excel工作簿,后者读取的Excel的某个Sheet表。 pd.ExcelFile的使用方法如下: 1、打开Excel文件: 使用pd.ExcelFile打开一个Excel文件,可以指定文件路径作为参数: ...
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,...
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...
pd.read_excel(r"D:\data\student-score-space.xlsx",true_values = ['第1小学'],false_values = ['第21小学']) 代码结果如下: 替换不成功。 另外,对数值进行替换也不成功。名称为“实验”的数据集一共四条记录,“分数”分别是60、70、80、90,对分数进行替换 ...