我们借鉴某团队在迁移至pandas时的经验: “我们需要预见到多种Excel文件格式的变化以及可能出现的读取异常。” 以下是完整项目的代码示例,展示如何使用pandas读取Excel文件头部: importpandasaspd# 读取Excel文件的表头df=pd.read_excel('example.xlsx',header=0)print(df.columns)
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. names=None, #自己定义一个表头(列名). index_col=None, #将哪些列设为索引...
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...
1.pandas.read_excel() 读取excel 函数表达式: 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,par...
import pandas as pd # 读取 Excel 文件 data =pd.read_excel('data.xlsx') # 打印数据 print(...
importpandasaspd df1=pd.read_excel("多层表头.xlsx",header=[1])df1.rename(columns={"Unnamed:0":"序号"}) 另外,大家也可以尝试一下另一种方法如下: df.T.set_index([0,1]).T 但是具体得看使用场景灵活运用。 分享至 投诉或建议 评论7
1. 普通读取Excel文件 最简单的读取方式是使用pandas.read_excel方法读取Excel文件。以下是代码示例: importpandasaspd# 定义Excel文件路径excel_path=r'./data/某公司销售数据全国订单明细表.xlsx'# 读取Excel文件data=pd.read_excel(excel_path)# 显示前五行数据print(data.head()) ...
Pandas 可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工特征。 一、IO读取 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。
在现实过程中,excel存储着各种各样的表格数据,每个表的表头(标题)也不一样,有的是一行标题,有的是多行标题,所以利用pandas的read_excel()读取excel表格时,需要通过header参数和index_col参数来指列索引和行索引。 read_excel()函数的header参数决定DataFrame的列索引,可以有以几下种类型: ...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None,na_values={'name':"庞强"}) # 使用na_values，自己定义不显示的数据 结果如下图所示：我们的表格里，有个人的名字叫：庞强我们不想显示这个人的名字于是我们就在na_values指定：name这一列是庞强的名字，置为空，在pandas里空值会用NaN表示。6、处理Exce...