如果Excel 文件中的日期格式为非标准格式,可以使用date_parser参数。例如: importpandasaspd# 自定义日期解析器date_parser=lambdax:pd.to_datetime(x,format='%Y年%m月%d日')# 读取 Excel 文件df=pd.read_excel('sales_data.xlsx',parse_dates=['日期列'],date_parser=date_parser)# 打印数据类型print(df....
(1)将写入文件后缀名.xlsx改成.xls,否则进行写入操作很可能会出现:对excel文件操作并保存后(save函数),文件被破坏无法打开的情况 (2)要代码操作的文件不要打开,否则可能会有权限被拒报错:PermissionError: [Errno 13] Permission denied (3)若对一个单元格重复操作,会引发returns error:Exception: Attempt to ove...
Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。 1. pandas.read_excel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype...
(7)获取切片:df.values[i1:i2 , j1:j2],返回行号[i1,i2)、列号[j1,j2)左闭右开区间内的数据,返回类型为ndarray(二维)。 3.示例带表头,excel内容为 Python脚本为`import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:")print(df.values) print("\n(2)第2行...
使用任何能导航代码的 ide,我使用的是 vscode ,输入 pandas 的 read_excel 方法,按住 ctrl 键,鼠标点击方法,即可进入源码文件。 通过查找,你会找到一个很重要的类定义ExcelFile: 众所周知,pandas 能指定不同的第三方库读写 excel 文件。今天我们只看 openpyxl 。进去查看,基本上所有的读取逻辑都在这个类里面。
import pandas as pd df = pd.read_excel(r'temp.xlsx', sheet_name=0, usecols=[0, 2]) print(df) 1. 2. 3. 4. 二、DataFrame转化为json DataFrame.to_json参数说明 DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, date_format=None, double_precision=10, force_ascii=True, date_unit=‘...
read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,usecols=None) 其中: io通常是:表示文件路径的字符串或ExcelFile对象,后面会对此主题进行详细介绍。 Sheet_name可以是字符串或整数,代表想要pandas读取的工作表。 header通常是一个整数,用于告诉要将工作表的哪一行用作数据框...
import pandas as pd df = pd.read_excel(r'temp.xlsx', sheet_name=0, usecols=[0, 2]) print(df) 二、DataFrame转化为json DataFrame.to_json参数说明 DataFrame.to_json(path_or_buf=None, orient=None, date_format=None, double_precision=10, force_ascii=True, date_unit=‘ms’, default_handl...
1:在利用pandas模块进行操作前,可以先引入这个模块,如下: importpandas 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...
# 读取df=pd.read_excel(io='./data.xlsx')# 查看每列数据类型df.dtypesdateobjectnameobjectcountint64socrefloat64sumfloat64dtype:object 用dtypes属性查看每列的数据类型,发现date列类型为object,并未解析成时间格式,其时间格式为%Y_%m_%d,pandas无法自动识别。