一、使用Python的pandas模块 importpandasaspddf=pd.DataFrame(pd.read_excel('test.xlsx'))print(df)...
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。读取到...
(1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet,df=pd.read_excel("data_test.xlsx")(2)指定sheet名称读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1")(3)指定sheet索引号读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始 *同时读取多个sheet,以字典形式返回。(不推...
df = pd.read_excel(excel_path1, header=0, engine='calamine')print(df.head())print(df.shape)print(time.time() - a)''' 编号 需求部门 需求名称 ... 单次运行时间(分钟).1 总运行时间(小时).1 是否达到业务要求.1 0 1 风险部 每日经营简报 ... 20.0 22.85 是 1 2 风险部 报表下载 .....
df =pd.read_excel("test.xlsx", sheet_name=0)defgrade_to_point(x):ifx >= 90:return'A'elifx >= 80:return'B'elifx >= 70:return'C'elifx >= 60:return'D'else:return'E' df['等级']=df['语文'].apply(grade_to_point)dfOut[]:学号姓名 性别 语文 等级0101 王小丽 女 69 D1102 王...
df = pd.read_excel("data.xlsx", sheet_name="Sheet2") #指定工作表名称 #或者 df = pd....
输出Excel:df_1.to_excel(excel_address),通过to_excel函数即可,若只是看一下数据结构,可以只输出Df的一部分,df_2 = df_1.head(3)即表示df_1的前3行 读入Excel:df_3 = pd.read_excel(excel_address),通过pd.read_excel,默认读取第1张表。当被读取Excel有多张表格时,可以指定拟读取工作表,sheetname="...
首先。我们要处理的Excel文件包含近100万行和16列: Python提供了read excel()来读取Excel文件作为DataFrame: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspdimportnumpyasnp df=pd.read_excel(...\\Excel-Tutorial.xlsx') 这一步很简单,没毛病!
按照惯例,“pd”是“pandas”的缩写,“df”是“dataframe”的缩写。 图1:读取Excel文件 io和sheet_name pd.read_excel('D:\用户.xlsx')是最简单的形式,它(默认情况下)将为我们提供输入excel文件的第一个工作表表单,即“用户信息”工作表。 pf.read_excel('D:\用户.x...
df = pd.read_csv('data.csv')df = pd.read_excel('data.xlsx')从字典创建：可以使用Python字典来创建DataFrame，每个键值对表示一个列的名称和对应的数据。下面是一个例子：data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Tom'],'Age': [23, 28, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}df ...