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...
使用python处理excel的内容时,第一步当然是读取excel的内容。 importpandasaspd#1:读取指定行print("---读取指定的单行,数据会存在列表里面---") df=pd.read_excel('测试.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单data=df.loc[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦!print("读取...
importpandasaspd 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 代码语言:javascript 复制 df=pd.read_excel('test.xlsx')height,width=df.shapeprint(height,width,type(df)) 表格如下: test.xlsx1 得到如下输出,为一个4行5列的数据块,为DataFrame格式:...
1:打开 pandas 模块: importpandasaspd 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来指定读取的表单...
在 Python 中,可以使用 pandas 库来读取 Excel 数据。举个例子:importpandasaspd# 读取 Excel 文件...
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[...
我们来看一下pandas的API文档中对读取引擎的描述: Supported engines: “xlrd”, “openpyxl”, “odf”, “pyxlsb”. Engine compatibility : “xlrd” supports old-style Excel files (.xls). “openpyxl” supports newer Excel file formats. “odf” supports OpenDocument file formats (.odf, .ods, .od...
支持csv和excel的追加写。pandas对csv的追加写支持较好,但是对excel的追加写比较繁琐。本库通过分别通过pandas和xlwings实现了追加写,其中小数据集通过pandas较为快速方便,对于大数据集或者需要指定写入文件单元格的情况使用xlwings库。 注意:追加写时文档必须关闭,否则使用pandas引擎会报错,xlwings不会报错但是无法追加写入 ...
我们以下面Excel 为例,演示Python Pandas Excel操作。 pd.read_excel的主要参数 io: excel文档路径。 sheetname: 读取的excel指定的sheet页,若多个则为列表。 header:设置读取的excel第一行是否作为列名称。 skiprows:省略指定行数的数据。 skip_footer:省略从尾部数的int行数据。