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
使用pandas的read_excel()方法,可通过文件路径直接读取。注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定sheet下的数据。可以一次读取一个sheet,也可以一次读取多个sheet,同时读取多个sheet时后续操作可能不够方便,因此建议一次性只读取一个sheet。 当只读取...
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='工作表名', header=[0, 1]) # 打印读取的数据 print(df) 在read_excel()函数中,可以通过sheet_name参数指定要读取的工作表名。如果Excel文件中有多个工作表,可以使用工作表的索引或名称来指定。 另外,通过header...
可以使用自动化脚本来处理批量读取 Excel 的任务。以下是 GitHub Gist 的核心脚本,它展示了如何读取多个 Excel 文件并汇总结果: importpandasaspdimportglob# 读取所有的 excel 文件all_data=pd.DataFrame()forfileinglob.glob("data/*.xlsx"):df=pd.read_excel(file,index_col=0)all_data=pd.concat([all_data...
如果直接使用read_excel(filename),虽然列索引会默认为第一行,但是行索引并不会默认为第一列,而是会自动添加一个{0,1,2,3}作为行索引。因此需要达到我们的目的需要设定一下读取时的参数,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.read_excel(filename,index_col=0)# 即指定第一列...
首先,我们需要使用pandas读取Excel文件。以下是读取Excel文件的基本步骤: 导入pandas库。 使用read_excel函数读取Excel文件。 importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('example.xlsx') 1. 2. 3. 4. 4. 创建多层索引 接下来,我们需要为数据框(DataFrame)创建多层索引。以下是创建多层索引的步骤: ...
1. 普通读取Excel文件 最简单的读取方式是使用pandas.read_excel方法读取Excel文件。以下是代码示例: importpandasaspd# 定义Excel文件路径excel_path=r'./data/某公司销售数据全国订单明细表.xlsx'# 读取Excel文件data=pd.read_excel(excel_path)# 显示前五行数据print(data.head()) ...
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple/ 常见使用方法如下 1、读取数据 pd.read_csv(): 从CSV文件读取数据 pd.read_excel(): 从Excel文件读取数据 pd.read_sql(): 从SQL数据库读取数据 pd.read_json(): 从JSON文件读取数据 pd.read_html(): 从网页读取HTML表格 2、查看数据...
1、使用Pandas读取 Excel Pandas 是 Python 的数据分析库,是用 Python 处理与数据有关的任何问题的首选,因此是一个很好的开始。 importpandas def iter_excel_pandas(file: IO[bytes]) -> Iterator[dict[str, object]]: yield from pandas.read_excel(file).to_dict('records') ...