1. pandas.read_excel 代码语言:javascript 复制 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,pa...
Pandas读取Excel通常有两个方法,一是:pd.ExcelFile和pd.read_excel,这两种方法都可以读取Excel,区别是前者读取的是整个Excel工作簿,后者读取的Excel的某个Sheet表。 pd.ExcelFile的使用方法如下: 1、打开Excel文件: 使用pd.ExcelFile打开一个Excel文件,可以指定文件路径作为参数: importpandasaspdxls=pd.ExcelFile('e...
除了使用xlrd库或者xlwt库进行对excel表格的操作读与写,而且pandas库同样支持excel的操作;且pandas操作更加简介方便。 首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制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,...
Excel read_excel to_excel HDF5 read_hdf to_hdf Pickle read_pickle to_pickle SQL read_sql to_sql pandas的io读取函数,都是read_开头的。当然还有其他函数。 具体的自行通过help()查看用法。 二、.read_excel() 参数 这里只用.read_excel()作为例子。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb...
read_csv()的参数类似于read_excel(),这里不再重复。然而,有一个参数值得说明:sep或delimiter。它用于告诉pandas使用什么分隔符来分隔数据。使用这里的示例文本文件(可在知识星球完美Excel社群中下载)可以看到基本上可以使用任何字符作为分隔符。 图6:使用问号(?)分隔文本 ...
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,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...
import pandasaspd import xlrd#读取sheet_name='table1'的数据df=pd.read_excel('e:\pandas_excel.xlsx',sheet_name='table1')#根据表的名称#df = pd.read_excel("e:\pandas_excel.xlsx",sheet_name=0) #根据表的位置print(df.head())#默认读取前5行的数据print(df)#输出全部数据>>结果 ...
split参数json输出 import pandas as pd df = pd.read_excel(r'temp.xlsx', sheet_name=0) # print(df) # 01.输出为json res = df.to_json(orient='split', force_ascii=False) print(res) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 数据格式: {"columns":["Product","Month","Price","Sales","Stocks"],"in...
>>> import pandas as pd >>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx', sheet_name='Sheet1', verbose=True) Reading sheet Sheet1 >>> df name math Chinese id 0 bob 23.0 12 123 1 millor 32.0 32 124 2 jiken 61.0 89 125