read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,parse_cols=None,Nrows=None,usecols=None,skiprows=0,skipfooter=0,Squeeze=False,Dtype=None,Engine=None,Converters=None,true_values=None,false_values=None,na_values=None,keep_default_na=False,Verbose=False,parse_dates=False,date_parse...
header参数 用于指定列名所在行。默认为第0行。可以是整数（指定第几行作为列名）、整数列表（指定多行作为列名，列名可以是多行）、或`None`（无列名）。示例：数据开始于第2行，需设置列名。其他设置 此外，`pd.read_excel()`还有其他参数，如`skiprows`（跳过前几行）、`nrows`（读取前几行）等...
直接使用pd.read_excel(r"文件路径"),默认读取第一个sheet的全部数据 实际上就是第一个参数:io,支持str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object 2.sheet_name(str, int, list, None, default 0) str字符串用于引用的sheet的名称 int整数用于引用的sheet的索引(从0开始) 字符串...
print(f"Excel file: {file_name} (worksheet: {sheetname})") chunks=[] i_chunk=0 # The first row is the header. We have already read it, so we skip it. skiprows=1 whileTrue: df_chunk=pd.read_excel( file_path, sheetname=sheetname, nrows=nrows, skiprows=skiprows, header=None) ski...
pd.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype: 'DtypeArg | None' = None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, ...
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, ...
csv、tsv、txt 默认\t分隔 pd.read_table excel xls或xlsx pd.read_excel mysql 关系数据库表 pd.read_sql """ import pandas as pd #一、读取数据 file_path = 'E:\python_project\python-DataAnalysis\python-pandas\Pandas课件\课件\pandas教程\课件001-005\读取文件.txt' ...
pd.read_excel("path_to_file.xls", 0, index_col_None, na_values=["NA"]) 1. 使用所有默认值: # 返回一个DataFrame,默认sheet_name=0 1. pd.read_excel('path_to_file.xls') 1. 使用None获取所有表格: # 返回DataFrames的字典 pd.read_excel('path_to_file.xls', sheet_name=None) ...
首先,使用read_excel方法读取Excel文件,并将A和B列转换为字符串类型: ```python import pandas as pd df = pd.read_excel("example.xlsx", header=None, names=["A", "B"]) ``` 然后,使用to_numeric方法将A和B列中的科学计数法表示的数字转换为正确的数字: ```python df["A"] = df["A"].appl...
df = pd.read_excel('file_path.xlsx', sheet_name='Sheet1') 或者,如果你想读取所有工作表,可以将 sheet_name 设置为 None,这样会返回一个字典,键是工作表名称,值是对应的 DataFrame: python sheets = pd.read_excel('file_path.xlsx', sheet_name=None) 读取特定行和列: 你可以通过 usecols 和ski...