步骤2:使用pandas读取Excel文件 #导入pandas库import pandas as pd#读取Excel文件,并设置header=0df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', header=0) 1. 2. 3. 4. 5. pd.read_excel():pandas提供的读取Excel文件的方法 header=0:表示将第一行作为列名 三、序列图 开发者小白开发者小白请求如何实现...
1:选择列 通过列名:data['商品名称'] #引入pandas import pandas as pd data = pd.read_excel('test001.xlsx') data1 = data['商品名称'] print(data1) 2:删除列 通过列名:del data['商品名称'] #引入pandas import pandas as pd data = pd.read_excel('test001.xlsx') del data['商品名称'] p...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
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; 然后它的函数完整版长这个样子: pd.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols...
使用pandas的read_excel函数可以方便地读取Excel文件。以下是一个示例代码: python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('你的文件路径.xlsx') 在上面的代码中,将'你的文件路径.xlsx'替换为你的Excel文件的实际路径。 3. 获取列名 读取Excel文件后,你可以通过DataFrame对象的columns属性来...
python 读取Excel 取出表头(列名) 1 2 3 4 5 #获取文件的sheep_name importpandas as pd df=pd.read_excel('my.xlsx',engine='openpyxl',sheet_name='中国疫情')#如果存在多个sheets,sheet_name这个必须指定 print(df.columns.to_list())#把列名以列表的方式输出 测试...
python 读取Excel 取出表头(列名) 1 2 3 4 5 #获取文件的sheep_name importpandas as pd df=pd.read_excel('my.xlsx',engine='openpyxl',sheet_name='中国疫情')#如果存在多个sheets,sheet_name这个必须指定 print(df.columns.to_list())#把列名以列表的方式输出 测试...
-1投票 有边读边读后两种方式使用重命名和名称参数有两种方法例子:将 pandas 导入为 pd 新列名称 new_column_names = ['姓名','年龄','工资'] 读取具有新列名称的 Excel 文件 df = pd.read_excel('employees.xlsx', 名称=new_column_names, header=0) 打印(df)最新...
其中的Sheet1是我们要读取的工作表的名称。read_excel()函数的另一个重要参数是header，它设置是否使用文件中的首行作为列名称。默认情况下，它会使用文件中的第一行作为列名称。运行效果如下：我们使用print(type(df))看下这个返回对象实例类型 <class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 这里返回了一个DataFrame对象...
首先,使用pandas的read_excel函数载入Excel文件,然后选择需要的列。 import pandas as pd 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx') 仅读取'A'列的数据 column_data = df['A'] 处理索引和列名 可以通过指定usecols参数来读取指定列的数据,并通过index_col参数指定行索引。