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,verbose=False,parse_dates=False,date_parser=None,thousands=None,co...
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...
sheet_name参数可以接收的有：str，int，list或None，默认0 其中，字符串用于工作表名称。 整数用于零索引工作表位置。 字符串/整数列表用于请求多个工作表。设置None获取所有工作表。有时候一个excel工作簿中包含有很多个sheet工作表，如果不指定默认为0，数据读入的时候默认读入的是第一个位置的sheet。常用的是指定...
pd.read_excel(r"D:datatest.xlsx",sheet_name=1) #指定读取第1个位置的sheet 1. 输出结果: pd.read_excel(r"D:datatest.xlsx",sheet_name="data2") #指定名字为data2 1. 输出结果,能够看到结果和sheet_name=1的结果是一样的: 可以看一下原表中sheet的名字就能理解名字为data2的sheet正好在第1个位...
read_excel() # 读取excel文件(需要安装xlrd和openpyxl两个模块) 1、方法使用了Python的 xlrd 模块来读取Excel2003(.xls)版本的文件,而Excel2007(.xlsx)及以上版本的使用了xlrd 或者 openpyxl 模块来读取的。 2、在大多数基本的使用案例中,read_excel会读取Excel文件通过一个路径,并且sheet_name会表明需要解析哪一...
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: 表格数据: 常用参数解析: io:excel 路径; sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 。注意:int/string返回的...
如果Excel文件中有多个工作表,可以通过sheet_name参数指定要读取的工作表。例如,读取名为Sheet1的工作表: df = pd.read_excel(‘example.xlsx’, sheet_name=’Sheet1′) 如果要读取多个工作表,可以将sheet_name设置为一个列表: dfs = pd.read_excel(‘example.xlsx’, sheet_name=[‘Sheet1’, ‘...
输出结果,能够看到结果和sheet_name=1的结果是一样的: 1 可以看一下原表中sheet的名字就能理解名字为data2的sheet正好在第1个位置(名字为data1的sheet在第0个位置) 1 通过名字读取另一个sheet就不在这里赘述了,我们看看这个参数还有两种可以接收的对象,挨个看下是什么样的效果吧。 sheet_name参数的其他设置 在...
#xl = pd.ExcelFile(file_path) ## In this case, there was only a single Worksheet in the Workbook. #sheetname = xl.sheet_names[0] # 主动给予sheet名字 sheetname="sheet1" # Read the header outside of the loop, so all chunk reads are ...
df = pd.read_excel('log.xls', sheetname=1) # 查看表的数据类型 print df.dtypes # 查看Member列的数据 print df['Member'] ''' # 新建一列,每一行的值是Member列和activity列相同行值的和 for i in df.index: df['activity_2'][i] = df['Member'][i] + df['activity'][i] ...