"""try:# 使用pandas的read_excel方法读取Excel文件data=pd.read_excel(file_path,sheet_name=sheet_name)returndataexceptFileNotFoundError:print(f"文件未找到:{file_path}")returnNoneexceptValueErrorase:print(f"错误:{e}")return
Pandas读取Excel通常有两个方法,一是:pd.ExcelFile和pd.read_excel,这两种方法都可以读取Excel,区别是前者读取的是整个Excel工作簿,后者读取的Excel的某个Sheet表。 pd.ExcelFile的使用方法如下: 1、打开Excel文件: 使用pd.ExcelFile 打开一个Excel文件,可以指定文件路径作为参数: import pandas as pd xls = pd....
使用pd.ExcelFile的方法： 步骤：首先通过传入文件路径调用pd.ExcelFile函数打开Excel文件，然后使用sheet_names属性获取工作簿中各工作表的名称列表，接着通过parse方法指定工作表名将数据读取为DataFrame。 注意事项：在数据操作完毕后，需要关闭Excel文件以释放系统资源。使用pd.read_excel的方法： io参数：指...
skiprows参数用于跳过行,而usecols参数用于读取列,两者结合使用可以实现更复杂的数据读取需求。 6.skiprows参数的实战案例 6.1 案例1:跳过标题行并读取数据 假设我们有一个包含标题行和数据行的Excel文件,我们想跳过标题行并读取数据行: importpandasaspd# 跳过标题行并读取数据行df=pd.read_excel('example.xlsx',skipr...
一、Python处理Excel的模块大概有以下几个: XlsxWrite、openpyxl、xlrd&xlwt、Microsoft Excel,其差异大致如下: 二、前一篇文章处理过将数据写入Excel文件,使用的是XlsxWrite模块, 现在介绍一下,python如何读取Excel内容,将其中的数据写入数据库中 1、说明: 此次项目有个需求是前端页面上传一份Excel文件,后端这边将其....
excel的读取--(7)parse_dates参数 第一种情况不用传date_parser参数,Python会自动解析,第二种则需要手动传入。 importpandas as pd df=pd.read_excel('pandas_excel_parse.xlsx', )print(df.dtypes) 1、parse_dates=True 尝试将格式解析成日期格式,解析不成功也不会出错,只按原格式输出...
1. 打开Excel文件，通过传入文件路径调用pd.ExcelFile()函数。2. 获得工作簿的结构，通过sheet_names属性获取各工作表的名称列表。3. 选择要读取的工作表，通过parse方法指定工作表名，可以将数据读取为DataFrame。4. 为了自定义读取，pd.read_excel提供了丰富的参数，如header指明列名位置，usecols选择特定...
直接使用df = pd.read_excel('path_to_file.xlsx')，其中'path_to_file.xlsx'是Excel文件路径。通过sheet_name参数指定工作表，如：df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')。关键参数如header定义列名行，usecols选择读取列，skiprows跳过特定行，na_values指定缺失值处理。综上所...
读取Excel数据 首先,我们需要导入pandas库,并使用read_excel()函数来读取Excel数据。 importpandasaspd# 读取Excel文件data=pd.read_excel('data.xlsx') 1. 2. 3. 4. 上述代码中,data.xlsx是Excel文件的路径,可以根据实际情况进行修改。 数据处理 读取Excel数据后,我们可以将其赋值给参数进行进一步处理。下面是一...
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 ...