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...
方法一:使用encoding参数指定字符编码 pandas库的read_excel函数提供了encoding参数,可以用于指定Excel文件的字符编码。常见的中文字符编码包括utf-8、gbk等。可以根据Excel文件的实际编码情况选择合适的字符编码。 下面是一个示例代码,演示了如何使用encoding参数解决中文数据乱码问题: importpandasaspd# 读取Excel文件,并指定...
正如在0章2节读写部分所说,读函数的格式都是read_xxx,写函数的格式都是to_xxx,不过需要注意的是,read_xxx是pandas的函数,调用方法为pd.read_xxx;to_xxx是DataFrame的方法,用法为DataFrame.to_xxx,相当于直接把某个DataFrame给保存到某个文件中 函数有很多,基本上所有的表格类型数据都可以读进来,有兴趣的可以去...
我们可以使用pandas库中的head函数来查看前几行数据。 # 查看前5行数据print(data.head()) 1. 2. 3. 处理编码问题 有时候在读取Excel文件时会遇到编码问题,这可能导致数据显示乱码。为了解决这个问题,我们可以使用encoding参数来指定文件的编码格式。 # 指定编码格式为utf-8data=pd.read_excel('example.xlsx',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,...
修改后的代码应该去掉encoding参数: python import pandas as pd df = pd.read_excel('file.xlsx') 综上所述,解决read_excel() got an unexpected keyword argument 'encoding'错误的关键是移除不必要的encoding参数。确保在调用read_excel()函数时不要包含任何不支持的参数,以避免类似的错误。
python pandas read_excel 编码错误 UnicodeDecodeError: 'gbk' codec can't decode byte 0xb1 in position 5: illegal multibyte sequence io = r'C:\data.xls' df1 = pd.read_excel(open(io,'r'),sheet_name='数据',dtype={'Stkcd':str})
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。
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,
在Python pandas中,ExcelFile和read_excel都是用于读取Excel文件的类或函数。它们都可以将Excel文件转换为DataFrame对象,使得我们可以在Python中对数据进行处理和分析。然而,它们在使用方式和功能上有一些区别。ExcelFile是pandas中的一个类,它表示一个Excel文件。当我们使用pandas读取Excel文件时,实际上是创建了一个Excel...