需要注意的一点是,pd.ExcelFile.parse()方法与pd.read_excel()方法等效,这意味着你可以传入read_excel()中使用的相同参数(参见:Python pandas读取Excel文件)。
pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name=None, usecols=[0, 1]) 1. 四、使用 这里先来一个在机器学习中经常使用的:将所有gender为male的值改为0,female改为1。 # coding:utf-8 import pandas as pd from pandas import DataFrame # 读取文件 data = pd.read_excel("example.xlsx", sheet_name="...
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。 当只读取一个sheet时,返...
pd.ExcelFile() 使用这种方法,我们创建一个pd.ExcelFile对象来表示Excel文件。此时,我们不需要指定要读取的工作表。注意,前面的read_excel()方法返回数据框架或数据框架字典;而pd.ExcelFile()则返回对Excel文件的引用对象。 图4 要获取工作表名称,我们可以从ExcelFile...
根据pandas doc for 0.21+ , pandas.read_excel 有一个参数 sheet_name 允许指定读取哪个工作表。但是当我试图从 excel 文件中读取第二张表时,无论我如何设置参数( sheet_name = 1 , sheet_name = 'Sheet2' ...
pandas.read_excel()函数的sheet_name参数,用来指定要从excel中读取哪个表格的数据,sheet_name的值可以为None、string、int、字符串列表或整数列表,默认为0。字符串(string)用于工作表名称,整数(int)用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表,为None时获取所有工作表。
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_file='path/to/your/excel/file.xlsx'df=pd.read_excel(excel_file) 1. 2. 步骤3:提取sheet名 在这一步中,我们需要提取Excel文件中的所有sheet名。pandas的ExcelFile类提供了一个sheet_names属性,可以返回所有sheet的名称。下面是相应的代码:
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...
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,...