（9） engine：可以接受的参数有“ xlrd”，“ openpyxl”或“ odf”，用于使用第三方的库去解析excel文件。（10）true_values 和 false_values参数一般用不到，将指定的文本转换为True或False，默认为None。(11） skiprows：是指跳过指定的行。skiprows=1 跳过第1行 skiprows=[2,4,5] 跳过第2，4，5行 sk...
pd.read_excel(r'D:\data\实验.xlsx') #正常读入的数据如下 假设,在读入数据时,需要把“M”和“F”转换成“True”和“False”,通过true_values参数/false_values参数实现,代码如下: pd.read_excel(r'D:\data\实验.xlsx',true_values = ["M"],false_values=["F"])#代码效果如下 与前图正常读入的数...
engine:这是一个可选参数, 用于写入要使用的引擎, openpyxl或xlsxwriter。 merge_cells:返回布尔值, 其默认值为True。它将MultiIndex和Hierarchical行写为合并的单元格。 encoding:这是一个可选参数, 可对生成的excel文件进行编码。仅对于xlwt是必需的。 inf_rep:它也是一个可选参数, 默认值为inf。它通...
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: pd.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols...
首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None, true_values=None,false_values=None,engi...
pd.read_excel()函数的关键参数有：engine：指定Excel处理引擎，如"xlrd", "openpyxl", "odf"或"pyxlsb"，默认为None。converters：用于转换特定列数据的字典，如将"姓名"列中的空格去除。true_values和false_values：将指定值转换为True或False，接收列表作为参数。skiprows：跳过文件开头的行，可接收...
pd.read_excel(1) read_excel(io, sheet_name,header, names, index_col, parse_cols, usecols, squeeze, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skiprows, nrows, na_values, keep_default_na, verbose, parse_dates, date_parser, thousands, comment, skip_footer, skipfooter, convert_...
首先，`pd.read_excel()`函数用于将Excel文件读取为pandas DataFrame。它支持本地文件系统或URL的“xls”和“xlsx”文件扩展名，这两种类型的文件都能够处理。该函数的基本形式为`pd.read_excel(filepath_or_buffer, engine='openpyxl')`，其中`filepath_or_buffer`用于指定文件路径或URL，`engine`参...
在调用pd.read_excel时,可以通过engine参数指定使用的库: python df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl') # 或者对于.xls文件 # df = pd.read_excel('文件路径.xls', sheet_name='Sheet1', engine='xlrd') 4...