在使用Python的pandas库读取Excel文件时,你可以遵循以下步骤来高效且准确地完成任务。下面是一个详细的步骤说明,包括必要的代码片段。 1. 导入pandas库 首先,确保你已经安装了pandas库和openpyxl(pandas用于读取.xlsx文件的引擎之一)。如果未安装,可以使用pip进行安装: bash pip install pandas openpyxl 然后,在你的Pyt...
pf.read_excel('D:\用户.xlsx',sheet_name=[0,2])将返回excel文件的第一个和第三个工作表。返回的值是数据框架的字典。 header 如果由于某种原因,Excel工作表上的数据不是从第1行开始的,你可以使用header告诉Panda“嘿,此数据的标题在第X行”。示例Excel文件中的第四...
pd.read_excel(open('fake2excel.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet2')# 使用sheet_name=0，指定读取sheet2里面的内容。我们在原表里加入了sheet2，结果如下图所示：这种情况下，不会读取sheet1里面的内容 3、取消header读取 读取本身没有列名的数据。pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None, h...
read_excel(file) print(df) # read_excel()方法将Excel文件读取到pandas DataFrame中 数据处理 获取列数据 df['column_name'] 获取多列 多列中,df[] 括号里边是一个列表 df[['columns_name1','columns_name2']] 获取行数据 其中,Line_number是行号,column_name是列名,可缺省,列名缺省获取整行 df.loc...
data = pd.read_excel(f_path,sheet_name=[1,2]) 1.3.3 header(int, list of int, default 0): 表示用几行作为表头。如果不写,默认为第一行即header=0。 import pandas as pd #文件路径即可以用绝对路径,也可以用相对路径(如果和pandas执行文档在一个路径下)。
df1 = pd.read_excel(r'D:/source.xlsx) 1. 2. 如果想读取 py 文件所在目录下的某个 Excel 文件,可以参考下面的代码: import pandas as pd import os # get path of current directory curr_path = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__)) ...
file =r'D:/xxx/demo1.xlsx'df = pd.read_excel(file)print(df)# read_excel()方法将Excel文件读取到pandas DataFrame中 数据处理 获取列数据 df['column_name'] 获取多列 多列中,df[] 括号里边是一个列表 df[['columns_name1','columns_name2']] ...
python panda读取excel 转换成列表 pandas读取excel列 导入 import pandas as pd 1. 若使用的是Anaconda集成包则可直接使用,否则可能需要下载:pip install pandas 读取表格并得到表格行列信息 df=pd.read_excel('test.xlsx') height,width = df.shape print(height,width,type(df))...
pf.read_excel('D:\用户.xlsx',sheet_name=[0,2])将返回excel文件的第一个和第三个工作表。返回的值是数据框架的字典。 header 如果由于某种原因,Excel工作表上的数据不是从第1行开始的,你可以使用header告诉Panda“嘿,此数据的标题在第X行”。示例Excel文件中的第四个工作表从第4行开始。在没有特别指示...
read_excel(xlsx, sheetname=‘sheet1’, dtype = str) 我指定 dtype 是因为我有一些列是数字但应该被视为字符串。 (否则它们可能会丢失前导 0 等)即我想从每个单元格中读取确切的值。 现在我通过to_csv(output_file,index=False,mode=‘wb’,sep=‘,’,encoding=‘utf-8’)写入输出 .csv 文件 ...