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 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype...
pandas.read_excel( io, #string类型文件的路径或url. sheet_name=0, #指定的excel中的具体某个或某些表的表名或表索引. header=0, #以哪些行作为表头,也叫做列名. names=None, #自己定义一个表头(列名). index_col=None, #将哪些列设为索引. usecols=None, #指定读取excel中哪些列的数据,默认为None,...
我们借鉴某团队在迁移至pandas时的经验: “我们需要预见到多种Excel文件格式的变化以及可能出现的读取异常。” 以下是完整项目的代码示例,展示如何使用pandas读取Excel文件头部: importpandasaspd# 读取Excel文件的表头df=pd.read_excel('example.xlsx',header=0)print(df.columns) 1. 2. 3. 4. 5. [完整项目代码...
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...
1. 普通读取Excel文件 最简单的读取方式是使用pandas.read_excel方法读取Excel文件。以下是代码示例: importpandasaspd# 定义Excel文件路径excel_path=r'./data/某公司销售数据全国订单明细表.xlsx'# 读取Excel文件data=pd.read_excel(excel_path)# 显示前五行数据print(data.head()) ...
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。
在Python中,读取Excel文件的表头通常可以借助pandas库来实现。以下是详细步骤和相应的代码片段: 导入必要的Python库: 首先,需要导入pandas库。如果尚未安装pandas,可以通过pip install pandas命令进行安装。 python import pandas as pd 使用pandas的read_excel函数读取Excel文件: 使用pd.read_excel函数读取Excel文件,并将...
在现实过程中,excel存储着各种各样的表格数据,每个表的表头(标题)也不一样,有的是一行标题,有的是多行标题,所以利用pandas的read_excel()读取excel表格时,需要通过header参数和index_col参数来指列索引和行索引。 read_excel()函数的header参数决定DataFrame的列索引,可以有以几下种类型: ...
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,...
importpandasaspd df1=pd.read_excel("多层表头.xlsx",header=[1])df1.rename(columns={"Unnamed:0":"序号"}) 另外,大家也可以尝试一下另一种方法如下: df.T.set_index([0,1]).T 但是具体得看使用场景灵活运用。 分享至 投诉或建议 评论7