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,...
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...
把Excel文件中的数据读入pandas df = pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx') print(df) # 3.读取excel的某一个sheet df = pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx', sheet_name='Sheet1') print(df) # 4.获取列标题 print(df.columns) # 5.获取列行标题 print(df.index) # 6.制定打印某...
pandas的read_csv或者read_excel方法可以进行读取操作,我们看到参数很多,使用skiprows可以设置跳过相应的行数: 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,convert...
pandas.read_excel()语法的参数如下: 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,engine=Non...
index_col: 指定用作行索引的列名或列索引。默认为None，表示不设置行索引。usecols: 指定要读取的列的...
默认情况下 ( index_col=None ),它不应该使用第 0 列作为索引,但我发现如果工作表的单元格 A1 中 没有 值,它就会使用。
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None)2、指定sheet读取 见名知意。pd.read_excel(open('fake2excel.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet2')# 使用sheet_name=0，指定读取sheet2里面的内容。我们在原表里加入了sheet2，结果如下图所示：这种情况下，不会读取sheet1里面的内容 3、取消header读取...
read_excel(path ,index_col='序号') data.sort_values(by=['语文','数学','英语'],inplace=True,ascending=[False,True,False]) print(data) 例2:按索引进行排序 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd path = 'c:/pandas/排序.xlsx' data = pd.read_excel(路径...
df = pd.read_excel('example.xlsx', header=1) 如果Excel文件没有表头,可以将header参数设置为None,并在读取后手动设置列名。 ?七、其他常用参数 除了上述参数外,read_excel()函数还有许多其他常用参数,可以根据需要进行设置。例如: index_col:将某一列设置为索引列。skiprows:跳过指定的行。na_values:...