sheet_name=0, #指定的excel中的具体某个或某些表的表名或表索引. header=0, #以哪些行作为表头,也叫做列名. names=None, #自己定义一个表头(列名). index_col=None, #将哪些列设为索引. usecols=None, #指定读取excel中哪些列的数据,默认为None,表示读取全部. squeeze=False, #默认为False,如果解析的数...
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...
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...
可以使用pip命令来安装: pip install pandas 1. 步骤二:读取Excel文件 接下来,我们需要使用pandas库来读取Excel文件。我们可以使用read_excel函数来读取Excel文件,然后将Excel数据加载到一个DataFrame对象中。 import pandas as pd#读取Excel文件df = pd.read_excel('example.xlsx')#显示Excel表头print(df.columns) 1...
1defloadFormTemplateConfig():2#使用pandas读取excel文件3ex_data = pd.read_excel("./formTemplate/user-form.xlsx")4#读取excel中表头5head_list =list(ex_data.columns)6list_dict =[]7#组装json格式数据并保存到列表中8foriinex_data.values:9#使用表头和每行的数据组装json格式数据10a_line =dict(zip...
1、 pandas读取Excel 【注:本次使用的数据为Teablue软件中的《世界发展指标》数据】 Excel文件有xls、xlsx两种格式。 pandas读取Excel的xls格式时,会自动使用xlrd引擎。(了解) pandas读取Excel的xlsx格式时,会自动使用openpyxl引擎。(了解) 1.1 准备工作 #检查上述三个库pandas、xlrd、openpyxl是否已经安装,没有安装可以...
?一、初识`read_excel()` ?二、安装与导入必要的库 ?三、读取Excel文件 ?四、指定工作表 ?五、读取指定范围的数据 ?六、处理表头 ?七、其他常用参数 ?八、总结 ?九、期待与你共同进步 ?一、初识read_excel() 在Python的数据处理库pandas中,read_excel()函数是用于读取Excel文件内容的强大工具。通过...
# 接下来读取多级表头,并将表头先转换成列表 title_array = [] for i in range(0, header_line_count): row = df.iloc[i].tolist() # 读取一行 for j in range(1, len(row)): if type(row[j]) is float: # 采用FLOAT识别是否为空,在pandas中空值NaN的字符型为浮点数 ...
1:读取指定的单行,数据会存在列表里面 df=pd.read_excel('test_pandas.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 data=df.iloc[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头 print("读取指定行的数据:\n{0}".format(data)) 输出
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,'体重':int,'爱好':str,'出生日期':str}datas=pandas.read_excel('test.xls',sheet_name=0,headers=0,index_col=0,dtype=dtypes)print('row1:',list(datas.loc[...