下载好pandas以后，我们就打开pandas的源码，看看pandas推荐的读取方式有哪些。pandas源码的路径：D:\你的python安装目录\Lib\site-packages\pandas\ 打开源码后，pandas文件夹下有多个目录结构，如下图所示，我们要的读取Excel功能，在pandas\io\excel\_base.py文件中的290行-350行。如下图所示👇 既然找到了这段源...
(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"]) ...
需要注意的一点是,pd.ExcelFile.parse()方法与pd.read_excel()方法等效,这意味着你可以传入read_excel()中使用的相同参数(参见:Python pandas读取Excel文件)。
在这个例子中,使用pd.read_excel函数读取了一个名为 'example_data.xlsx' 的 Excel 文件。读取后,数据被存储在一个pandas数据框架中。 2. 写入 Excel 文件 在处理数据后,将结果写入新的 Excel 文件是一项常见的任务。使用pandas库,可以将处理过的数据写入新的 Excel 文件。以下是一个简单的示例代码,演示如何使...
要使用Python处理数据,首先要将数据装载到Python,这里使用Python pandas来读取Excel文件。 pandas是Python编程语言中数据操作的事实标准。如果使用Python处理任何形式的数据,需要pandas。如果你没有安装pandas,可以在命令行中输入: pip install pandas --upgrade
1.pandas.read_excel() 读取excel 函数表达式: pandas.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,par...
除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。 首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None,...
(1):准备好Python或者Anaconda的pandas库,安装:pip install pandas (2):pandas依赖处理Excel的xlrd模块,安装命令:pip install xlrd (3):打开代码编辑器jupyter、ipython、pycharm,根据自己习惯和需求选用。 2、准备好excel数据表格 3、使用Pandas读取excel数据 ...
pandas==1.2.1 xlrd==2.0.1 openpyxl==3.0.7 读取xls read_excel方法读取xls格式文件,自动使用xlrd引擎。指定io参数为文件路径,文件路径可以是绝对路径或者相对路径。 importpandasaspdpd.set_option('display.notebook_repr_html',False)# 读取xls(绝对路径)pd.read_excel(io=r'E:\blog\Python\pandas\excel\...