解决方案:如果您的Excel文件中包含大量数据,可能会导致内存不足。在这种情况下,您可以尝试使用pandas的chunksize参数来分块读取数据。这将允许您一次处理较小的数据块,从而减少内存使用:pandas.read_excel(‘filename.xlsx’, chunksize=1000)以上是常见的Python pandas读取Excel文件时遇到的问题及其解决方案。通过仔细检查...
# 读取xlsx(第二个sheet)(设置sheet位置)pd.read_excel(io='./data.xlsx',sheet_name=1)datekindsumcoefvalue02019_1_1pandas1002.5061.53012019_1_2cat2002.5331.35922019_1_3dog3002.5601.18832019_1_4fish4002.5871.01742019_1_5sky5002.6140.84652019_1_6git6002.6410.675# 读取xlsx(第二个sheet)(设置sheet...
⽤python的pandas读取excel⽂件中的数据 ⼀、读取Excel⽂件 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...
体重默认被转换成了float,日期被转换成了Timestamp类型,时间被转换成了datetime类型,空值被转换成了nan类型,这些都是pandas的数据类型,有些数据类型python无法识别,比如nan 接下来我寻找解决办法,发现了read_excel有一个参数dtype,这个参数可以传入字典来改变读取的值的类型,那么更改代码如下: dtypes={'电话':str,'体...
python使用pandas读取excel表 1.pd.read_excel函数 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, convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None,...
前几天在Python最强王者群【wen】问了一个Pandas数据处理的问题,一起来看看吧。 请教:通过pandas读取exlce的数据,其中,A列的数据为账号数字,原数据为6226093585801315,但是读取的结果显示6226093585800672,后面四位变了。df=pd.read_excel('销售数据.xlsx').conbert_dtypes(),A列的默认类型为float ...
首先确认自己有没有pandas,在终端(cmd)里输入 pip list (关于pip的相关问题可以见我的另一篇文章),输入后会显示你所有的包,如图 如果没有,就输入pip install pandas,等待安装完毕即可; 然后输入 一会要用到os,所以先import进来。然后,正常来讲,用pandas.read_excel('文件名')函数即可读取数据,如图 ...
1 import pandas as pd 2 df=pd.read_excel('../test_data/test_data.xlsx',sheet_name='hehe') 默认第一行数据是表头,先来简单了解一下pandas的用法: 输入: 1 print(df.head()) # 矩阵式输出,无法利用数据,忽略 2 print(df.ix[0]) # 索引从第二行开始,0表示表中的第二行,表头与行数据成映射...
python 读不出excel数据 python读取excel数据出错 已解决(Python pandas.read_excel读取Excel文件报错)io = ExcelFile(io,storage_options=storage.options, engine=engine) 文章目录 报错代码 报错原因 解决方法 千人全栈VIP答疑群联系博主帮忙解决报错 报错代码...