确保Excel文件中的列名与您在usecols参数中指定的列名完全匹配。即使是小小的拼写错误也会导致pandas无法正确识别您希望导入的列。打开Excel文件,仔细核对每个列名并与代码中的参数进行比对。 二、检查pandas版本 新版本的pandas可能在函数参数方面有所变动,这可能是导致usecols参数无效的原因之一。使用以下命令检查安装的pand...
前面的内容中,我们使用了pandas库提供的read_excel方法。使用它将我们在Excel中的数据内容,然后写入了另一个文件中。 其中,我们用到的是read_excel的usecols参数来实现表格中数据的选择。 其实,pandas为我们提供了更加灵活和强大的loc,iloc。使用它们,能够让我们有能力更加细致地去操作Excel。 下面是我们之前使用的,用...
pandas里最常用的和Excel I/O有关的四个函数是read_csv/ read_excel/ to_csv/ to_excel,它们都有特定的参数设置,可以定制想要的读取和导出效果。 比如说想要读取这样一张表的左上部分: 可以用pd.read_excel("test.xlsx", header=1, nrows=17, usecols=3),返回结果: dfOut[]:工号姓名 性别 部门0A0001...
import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
pandas 需要加载 Excel 数据,非常容易,如下: - 大部分参数上一篇文章已经有说明,这里说说重点 - 由于工作表中有多余的列数据,我们只需要前10列,因此指定 usecols 参数。 他接受一个列表。 list(range(0,10)),其实相当于[0,1,2………,9]的一个列表 条件...
使用usecols参数时,需要提供一个列名列表或函数。Pandas将根据这个列表或函数来选择相应的列。列名列表:如果提供了一个列名列表,Pandas将仅加载这些列。例如: import pandas as pd # 读取csv文件,仅选择'A'和'B'列 data = pd.read_csv('file.csv', usecols=['A', 'B'])...
usecols可以是整数、字符串或列表,用于指示pandas仅从Excel文件中提取某些列。 这里是本文的示例工作簿(“用户.xlsx”),可以到pythoninoffice.com或者知识星球完美Excel社群下载。 按照惯例,“pd”是“pandas”的缩写,“df”是“dataframe”的缩写。 图1:读取Excel文件 ...
当我们用pandas的read_excel读取excel数据时,会遇到excel工作表里有非常多的列,但我们在做数据分析时可能只需要用到其中的部分列。这个时候就需要用到read_excel的usecols参数(Usecols是use columns的缩写),用来指定read_excel读取excel表时只读取usecols指定列的数据。Usecols参数的值有以下四种形式: ...
我在从 Excel 文件读取数据时遇到了一些问题。 Excel 文件包含带有 unicode 字符的列名称。 由于某些自动化原因,我需要将usecols参数传递给 pandas.read_excel 函数。 问题是,当我不使用usecols参数时,数据加载时没有错误。 这是代码: import pandas as pd ...
Python panda 读取excel表头 读取Excel 首先通过pandas提供了read_excel函数来支持读取excel表里的数据 pandas.read_excel( io, #string类型文件的路径或url. 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....