（4） names：重新设置列索引的名称，针对没有表头的数据可以使用，一般情况下用不到。（5） index_col：设置行索引，也就是第一列的数据内容。（6） usecols：是指读取表格用到的列，如果表格列数很多，分析数据只用到几列，就可以用到这个参数指定列名。注意的是，不论读取几列，都要用方括号列表的形式。或者用
首先是pd.read_excel的参数:函数为: defread_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None,skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, converters=None, dtype=None, true_values=None, ...
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...
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...
pandas.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None,
result.to_excel(writer, sheet_name=f'{today_format}', index=True,header=True ,columns=['col1','col2','col3','col4'] ,startrow=2,startcol=3,index_label='序号' ) 使用to_excel()函数将DataFrame导出到excel文件 要将单个对象写入excel文件, 我们必须指定目标文件名。如果要写入多个工作表, 则...
@信息技术从入门到精通pd.read_excel用法 信息技术从入门到精通 pd.read_excel是pandas库中用于读取Excel文件的函数,它可以将Excel文件中的数据转换为pandas的DataFrame对象,方便进行数据分析和处理。以下是pd.read_excel的基本用法、参数解释和示例代码: 基本用法 python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = ...
上边的例子分别采用了默认值None,整数0和列表[0,1]对index_col进行了设置,用法和效果一目了然。 usecols参数 看下官方文档是怎么说的:该参数接收整数,字符或者类似列表的序列,默认值是None,返回的是列的子集,直白点解释就是在读入表格的时候不是所有的列都会被读入,可以通过usecols参数来设置要把哪些列读取进来。
data['Sheet1'] = pd.read_excel(xls, 'Sheet1', index_col=None, na_values=['NA']) data['Sheet2'] = pd.read_excel(xls, 'Sheet2', index_col=1) 1. 2. 3. 4. 5. 6、注意如果所有的表格解析同一个参数,那么这组表格名的列表能轻易地传递给read_excel且不会有性能上地损失。