1对Excel文件的操作 方法一: 使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写; 方法二: pandas库同样支持excel的读写操作;且更加简便。 2 pd.read_excel( )的参数 读Excel文件 df=pd.read_excel(io, sheet_name=0, # 工作表名称 header=0, # 指定作为列名的行 names=None, # 指定列的名字,传入一个...
CSV 和 UNL 格式数据也可以用 Excel 打开并正常显示为表格,它们是使用特殊分隔符(比如 ,、| 或 ;)的文本型数据文件。用 UltraEdit 之类的纯文本编辑器打开的样子是这样的: 1.1 读取 CSV 文件 read_csv是 Pandas 读取 CSV 文件时使用的方法。 import pandas as pd #首先引入pandas包,并称它为pd fpath=r'e...
importpandasaspd students = pd.read_excel('Student_score.xlsx', sheet_name='Students')# 此处ID未被设置成indexscores = pd.read_excel('Student_score.xlsx', sheet_name='Scores') table = students.merge(scores, how='left', on='ID').fillna(0)# how='left'无论条件是否成立左边数据表都要保...
#1.导入pandas模块 import pandasaspd #2.把Excel文件中的数据读入pandas df= pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx') print(df) #3.读取excel的某一个sheet df= pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx', sheet_name='Sheet1') print(df) #4.获取列标题 print(df.columns) #5.获取列行标题 pri...
io:excel文件路径。 sheet_name:list[IntStrT] 指定读取的sheet,默认为第一个,可以通过指定sheet的名字或者索引(从0开始),多个使用列表。 skiprows:跳过的行,从0开始。 header:指定表头实际的行索引。 index_col=‘ID’:设置索引列,设置后如果再写入pandas就不会再生成默认的索引列了。 dtype={‘ID’: str}...
importpandasaspdfrom pathlibimportPathsrc_file ='sales.xlsx' df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols='B:F') 结果的DataFrame包含了我们期望的数据。 代码中使用header和usecols参数设定了用于显示标题的列和需要读取的字段: header参数为一个整数,从0开始索引,其为选择的行,比如1表示Excel中的第...
1:打开 pandas 模块: import pandas as pd 2.读取Excel文件的两种方式: #方法一:默认读取第一个表单 df=pd.read_excel('lemon.xlsx') #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 #方法二:通过指定表单名的方式来读取 df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#可以通过sheet_name来指定读...
1.excel读取其他文件 从excel中导入外部数据 1.1 导入csv文件 导入csv文件时,分隔符选择逗号即可。 1.2 导入tsv文件 导入tsv文件,分隔符选择tab键 1.3 导入txt文本文件 导入txt文件时,注意文本里是以什么符号分隔的,自定义分隔符。 2.pandas读取其他文件
import pandas as pd 2:读取Excel文件的两种方式: #方法一:默认读取第一个表单 df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 data=df.head()#默认读取前5行的数据 print("获取到所有的值:\n{0}".format(data))#格式化输出 ...
1:在利用pandas模块进行操作前,可以先引入这个模块,如下: import pandas as pd 2:读取Excel文件的两种方式: #方法一:默认读取第一个表单 df=pd.read_excel('lemon.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 data=df.head()#默认读取前5行的数据 ...