Python 读写Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。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. pa
再将ID和年龄列的数据类型从int64转换为float64和str 这是pandas的所有数据类型 9.engine(str, default None) 可以接受的参数有“ xlrd”,“ openpyxl”或“ odf”,用于使用第三方的库去解析excel文件。 10.converters(dict, default None) 对指定列的数据进行指定函数的处理,传入参数为列名与函数组成的字典。key...
如果直接使用read_excel(filename),虽然列索引会默认为第一行,但是行索引并不会默认为第一列,而是会自动添加一个{0,1,2,3}作为行索引。因此需要达到我们的目的需要设定一下读取时的参数,如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df=pd.read_excel(filename,index_col=0)# 即指定第一列为...
其实这个函数有很多参数可以设置,为了应对各式excel表满足各种读入的需求,我们来详细了解下pd.excel()中的主要参数。 首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的:将Excel文件读取到pandas DataFrame中,支持本地文件系统或URL的'xls'和'xlsx'文件扩展名,带有这两种扩展名的文件,函数都可以处理; 然后它...
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。
当我们用pandas的read_excel读取excel数据时,会遇到excel工作表里有非常多的列,但我们在做数据分析时可能只需要用到其中的部分列。这个时候就需要用到read_excel的usecols参数(Usecols是use columns的缩写),用来指定read_excel读取excel表时只读取usecols指定列的数据。Usecols参数的值有以下四种形式: ...
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。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb、odf、ods、odt文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。
index_col参数用于指定Excel文件中的某列作为DataFrame的索引列。例如,如果你想将Excel文件中的第一列作为索引,可以这样设置: importpandasaspd# 将第一列设置为索引df=pd.read_excel('example.xlsx',index_col=0)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 此外,你还可以将多列设置为多层索引。例如: ...
importpandasaspd# 读取 Excel 文件df=pd.read_excel('example.xlsx',parse_dates={'完整日期':['年','月','日']})# 打印数据类型print(df.dtypes) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 3.parse_dates与date_parser参数对比 parse_dates参数用于指定需要解析的列,而date_parser参数则用于指定自定义的日期解析器...