#2.把Excel文件中的数据读入pandas df=pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx')print(df)#3.读取excel的某一个sheet df=pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx',sheet_name='Sheet1')print(df)#4.获取列标题print(df.columns)#5.获取列行标题print(df.index)#6.制定打印某一列print(df["工资水平...
首先对于单纯地读写Excel,这种场景使用Pandas就足够了。 使用Pandas中的read_excel、to_excel函数,在Excel和DataFrame格式间进行转换。 import pandas as pd # 读取excel文件,Excel->DataFrame df = pd.read_excel('example.xlsx') # 导出excel文件,DataFrame->Excel df.to_excel('example.xlsx') 其他的诸如xlrd...
本篇文章呢我们来详细的了解一下read_excel,这个pandas的数据读取函数 正文 一、基础知识 pandas可以读取多种的数据格式,针对excel来说,读取的方法为read_excel,假设我有一个名为”test.xlsx“的文件,那么如果要读取我们可以这样写: import pandas as pd df = pd.read_excel("test.xlsx") 简单吧?非常简单 但...
df=pd.read_excel('…\\Excel-Tutorial.xlsx',header=[1]).reset_index() 参数header=[1]指定使用Excel中的第二行作为标题。 数据OK了,下面要做一些分析啦。这时,你可能会用到Pandas库。 加入你是做市场营销的,你希望知道公司每年在不同国家的销售额是多少。 一行代码搞定,用了86毫秒。操作越复杂,速度优势...
3.示例带表头,excel内容为 Python脚本为`import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:")print(df.values) print("\n(2)第2行第3列的值:")print(df.values[1,2]) print("\n(3)第3行数据:")print(df.values[2]) ...
(1)指定多个sheet名称读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=["test1","test2"]) (2)指定多个sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,1]) (3)混合指定sheet名称和sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) ...
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...
df1=pd.read_excel(dir_,skiprows=0,sheet_name=None) # sheet_name=None 用于读取所有sheet页 list1=list(df1) # 所有sheet页列表 df0=df1.get('目录页') # 目录页用0锁定 list1.remove('目录页') # 剔除目录页,剔除循环 dfs = None
Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。 1. pandas.read_excel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype...
3.示例带表头,excel内容为 Python脚本为`import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:")print(df.values) print("\n(2)第2行第3列的值:")print(df.values[1,2]) print("\n(3)第3行数据:")print(df.values[2]) ...