除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。 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,...
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] | Sequence[str] | Callable[[str],...
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。
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: 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, ...
pd.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, keep_default_na=True, ...
首先，让我们回顾函数的基本语法：pd.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, keep_default_na=True,...
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 = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='工作表名', hea...
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。
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://www.dszhp.com/pandas-read-excel.htmlpandas...