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. pandas.read_excel 代码语言:javascript...
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,...
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。 sheet_name参数值为不同类...
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...
Python中Pandas学习笔记 =pd.read_excel('export_excel_data.xlsx') print(df) 实际运行结果为如下,没有对齐 print在console line下服务,这个显示基本上只能满足基本需求(这是在pycharm上运行的结果,但是在ipython上运行却可以) 2 jupyter上导入excel数据或者csv数据 方法一: importpandasaspdimport ...
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: ...
在不指定usecols参数时,read_excel()会默认读取所有列。 importpandasaspd# 读取所有列df=pd.read_excel('example.xlsx')print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 2. 使用字符串指定列 通过字符串指定列名,usecols会读取与字符串匹配的列。 # 读取 A 和 C 列df=pd.read_excel('example.xlsx',usecols='AC')print...
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, thousands=None,convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None,true_values=None,false_values=None,engine=Non...
Python脚本为`import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:")print(df.iloc[:,:].values) print("\n(2)第2行第3列的值:")print(df.iloc[1,2]) print("\n(3)第3行数据:")print(df.iloc[2].values) ...