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],...
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。如果是None，表示所有的列都会被读取如果是整数，表示被读取进来的最后一列，比如说传整数n给use...
在pd.read_excel函数中,你可以通过usecols参数来指定要读取的列。这个参数可以接受列索引(整数列表)或列名(字符串列表)作为输入。 通过列索引指定:列索引是从0开始的,比如读取第1列和第3列(注意Python的索引是从0开始的,所以第1列实际上是索引0,第3列是索引2)。python...
默认为None,解析所有列。 如果为str,则表示Excel列字母和列范围的逗号分隔列表(例如“ A:E”或“ A,C,E:F”)。范围全闭。 如果为int,则表示解析到第几列。 如果为int列表,则表示解析那几列。 str:usecols="A:C",只读取从A列到C列的数据 int:usecols=3,表示解析第0,1,2,3列,共4列 int of list...
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, ...
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=...
pd.read_excel是Pandas库中的一个函数,用于读取Excel文件。它提供了许多参数,以便用户可以根据需要来读取和处理Excel文件数据。 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...
按照惯例,先看一眼1.3.2版本中的函数都有哪些参数:(前后各空出一行的那个就是在之前版本里没有的参数) pd.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype: 'DtypeArg | None' = None, ...
您可以简单地创建一个字符串并将其作为参数传递，如下所示：