你需要获取Excel文件的所有sheet页的名称,然后对每一个名称执行pd.read_excel函数。 importpandasaspd# 获取Excel文件的所有sheet页名称sheet_names = pd.ExcelFile('your_file.xlsx').sheet_names# 遍历所有的sheet页并读取数据all_data = {}forsheetinsheet_names: data = pd.read_excel('your_file.xlsx', s...
首先导入pandas包，该数据分析包可以做多种数据处理。学习一个函数最佳的就是学习其参数，只要掌握其参数含义，就能使用其函数的用法了，这里介绍一个使用jupyter notebook的小技巧，当输入pd.read_csv()，却不知道里面包含哪些参数时，可以在括号（）里使用电脑快捷键Shift+Tab键，就可以调出其参数。比如这里pd.read...
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, convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None, true_values=None,false_values=None,engin...
read_excel('path_to_your_excel_file.xlsx') # 只读取特定的列 df = pd.read_excel('path_to_your_excel_file.xlsx', usecols=['Column1', 'Column2']) 二、to_excel()函数简介 to_excel()函数用于将DataFrame对象写入Excel文件。你可以控制输出的格式、工作表名称等。 基础语法 代码语言:javascript ...
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, ...
import pandas as pd# 读取整个Excel文件df = pd.read_excel('example.xlsx')# 读取特定工作表df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')写入 Excel 文件 # 将 DataFrame 写入新的 Excel 文件df.to_excel('output.xlsx', index=False)# 写入指定工作表with pd.ExcelWriter('output.xlsx'...
df = pd.read_excel(decrypted) return df 示例用法 file_path = 'path/to/encrypted_file.xlsx' password = 'your_password' df = read_encrypted_excel(file_path, password) print(df) 上述代码中,我们首先使用msoffcrypto库解密加密的Excel文件,然后使用pandas库读取解密后的文件。这样,我们就能够方便地读取...
一、初识read_excel() 在Python的数据处理库pandas中,read_excel()函数是用于读取Excel文件内容的强大工具。通过这个函数,我们可以轻松地将Excel表格中的数据加载到pandas的DataFrame对象中,进而进行各种数据分析和操作。 二、读取Excel文件 使用read_excel()函数读取Excel文件时,需要指定文件的路径和名称...
python pd_read_excel 读入字段都设置为字符型 下面是我写的读和写入Excel操作 读取Excel数据 #coding:utf-8 import xlrd goods = xlrd.open_workbook('goods_test.xlsx')#打开文件 sh = goods.sheet_by_index(3)#返回第几页的对象 #这个对象包含有我们需要的Excel信息...