pip install pandas openpyxl 接下来,使用以下代码读取Excel文件: import pandas as pd # 假定你的Excel文件名为 example.xlsx,它在当前目录下 file_path = 'example.xlsx' # 使用 read_excel 函数读取文件 df = pd.read_excel(file_path) # 打印DataFrame查看数据 print(df) 这段代码将读取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,...
"test2"])(2)指定多个sheet索引号读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,1])(3)混合指定sheet名称和sheet索引号读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"])点我免费领取全套软件测试(自动化测试)视频资料(备注“知乎AAA”)...
数据文件格式有xlsx、xls、csv,利用pandas库可将数据文件读取到python中,亦可将python处理好的数据导出为excel文件。 读取xlsx、xls文件 pandas.read_excel()语法的参数如下: pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None, names=None,arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,...
以下是使用pandas读取Excel文件的示例代码: importpandasaspd df=pd.read_excel('test.xlsx',sheet_name='test1',merge_cells=True,na_values=['NA']) df=df.fillna('') #格式化输出 withpd.option_context('display.max_rows',None,'display.max_columns',None): ...
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...
na_values: 用于识别空值的一系列值。默认情况下,Pandas会将空白单元格识别为NaN。 dtype: 指定列的数据类型字典。 示例代码 假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件,内容如下: 示例1: 读取整个工作表 import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') ...
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...
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...
excelperfect 标签:Python与Excel,pandas 本文将尝试使用Python pandas读取来自同一文件的多个Excel工作表。我们可以通过两种方式来实现这一点:使用pd.read_excel()方法,并使用可选的参数sheet_name;另一种方法是创建一个pd.ExcelFile对象,然后解析该对象中的数据。