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,...
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('example.xlsx') 2、获取工作表列表: 一旦打开Excel文件,你可以使用sheet_names属性来获取工作表的名称列表。 sheet_names = xls.sheet_names print(sheet_names) 3、读取特定工作表: 通过parse方...
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。
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: 表格数据: 常用参数解析: io:excel 路径; sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 。注意:int/string返回的...
importpandasaspd# 读取 Excel 文件data=pd.read_excel('data.xlsx')# 打印数据print(data)pd.read_...
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...
(2):pandas依赖处理Excel的xlrd模块,安装命令:pip install xlrd (3):打开代码编辑器jupyter、ipython、pycharm,根据自己习惯和需求选用。 2、准备好excel数据表格 3、使用Pandas读取excel数据 df = pd.read_excel('路径',sheet_name='excel中的哪个表,表名/位置') ...
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...
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...
# 首先导入pandas库importpandasaspd datas=pandas.read_excel('test.xls',sheet_name=0,headers=0,index_col=0)print('column:',datas.columns)print('index:',datas.index)print('row1:',list(datas.loc[1]))print('row1:',list(datas.loc[2])) ...