# 引入pandas库importpandasaspd# 打开Excel文件excel_file=pd.ExcelFile('example.xlsx') 1. 2. 3. 4. 5. 3. 读取数据 接下来,我们需要读取指定的行列数据。 # 读取Excel文件中的指定工作表(Sheet1)df=excel_file.parse('Sheet1')# 读取指定行列数据data=df.iloc[2:,1:]# 从第3行第2列开始读取数...
一旦我们成功地读取了Excel数据,我们可以使用pandas库中的索引操作符[]来获取指定行列的数据。以下是获取第一列和第二行的数据的示例代码: data=df.iloc[1:,0].tolist() 1. 其中,iloc函数用于基于整数位置选择数据。[1:, 0]表示选择第一列和从第二行开始的所有行。tolist()函数将数据转换为Python列表。 ...
1、用xlrd读取 对应方法如下,需要先import xlrd和numpy,通过row_start和row_end控制行数,通过column_start和column_end控制列数 这里要注意python是0-based索引,excel看的时候是1-based的索引 2、用pandas下的read_excel函数 dframe = pd.read_excel(“file_name.xlsx”) dframe = pd.read_excel(“file_name...
# engine = create_engine('dialect+driver://username:password@host:port/database') engine=create_engine('mysql+pymysql://root:***@localhost:3306/stock') sql="SELECT * FROM dic_bk" data=pd.read_sql(sql,engine) print(data.head()) data.to_excel('d:/dic_bk.xlsx',index=None) print("...
python csv转换为excel,importpandasaspdimportopenpyxldefcsv_to_xlsx_pd():csv=pd.read_csv(r'C:1.csv',encoding='utf-8')csv.to_excel(r'C:\1.xlsx',sheet_n