1. 安装依赖库 首先,我们需要安装pandas和openpyxl库来处理Excel文件。可以使用以下命令来安装: pipinstallpandas openpyxl 1. 2. 读取Excel文件 使用pandas库来读取Excel文件非常方便。我们可以使用read_excel函数来读取Excel文件,并在参数中指定编码为UTF-8。 importpandasaspd df=pd.read_excel('example.xlsx',encod...
2. 使用pandas库并指定编码格式 对于pandas库,读取Excel文件时也可以通过设置参数来避免乱码。可以在读取时尝试指定encoding参数。以下是代码示例: importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('data.xlsx',encoding='utf-8')# 输出数据print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 通过这种方式,Python将会以UTF...
>>>pd.read_excel('1.xlsx',sheet_name='Sheet2')名字 等级 属性1属性2天赋0四九幻曦100自然None211圣甲狂战100战斗None02时空界皇100光 次元27 我们在这里使用了pd.read_excel()函数来读取excel,来看一下read_excel()这个方法的API,这里只截选一部分经常使用的参数: pd.read_excel(io,sheet_name=0,head...
df = pd.read_csv(r"/Users/campo/Documents/04-workspace/Python_Excel/调试素材/1-文件读取.csv", encoding="utf-8",engine="python")
data=pd.read_csv('二手车.txt',sep='\t')rcv_data.head()ic(rcv_data)rcv_data.to_excel('...
df = pd.read_excel(base_path) print(df) 写入数据 语法: DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='in...
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,...
df=pd.DataFrame(rows,columns=columns)# index = None 表示不自动写入数字索引 ,encoding='utf-8-sig' 表示指定 utf-8-sig 为编码,这样子中文不容易错乱# cvs 文件路径xls_path='新的学生成绩.xls'xlsx_path='新的学生成绩.xlsx'# 将 DataFrame 对象的数据存储到表格文件中df.to_excel(xls_path,index=...
python读写excel的方式有很多,不同的模块在读写的讲法上稍有区别,这里我主要介绍几个常用的方式。 用xlrd和xlwt进行excel读写; 用openpyxl进行excel读写; 用pandas进行excel读写; 参考: https://www.python-excel.org/ https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html#pand...
xls = pd.read_excel(xls_path, sheet_name='Sheet1') xlsx = pd.read_excel(xlsx_path, sheet_name='Sheet1') 接下来比较四个模块在同一配置电脑下读取 10MB.xlsx文件的时间(运行3次求平均值),所用代码为: importtime importxxx time_start = time.time() ...