excel_writer sheet_name na_rep colums header index 总结 前言 Pandas是Python中用于数据分析和操作的强大库,它提供了许多方便的函数来处理各种格式的数据。 Excel文件作为一种常见的数据存储格式,在数据处理中经常用到。 Pandas提供了read_excel()函数来读取Excel文件,以及to_excel()函数将数据写入Excel。 本文将详...
1. 使用pd.read_excel函数读取整个Excel文件的所有sheet页数据 你可以使用pd.read_excel函数的sheet_name参数来指定你想要读取的sheet页的名称。这样,当你运行这个函数时,它会返回一个字典,字典的键是sheet页的名称,值是一个DataFrame对象,包含了对应sheet页的数据。 importpandasaspd# 读取Excel文件的所有sheet页数据...
方法1:使用列名列表 df=pd.read_excel('商品基础信息表.xlsx',usecols=['商品ID','商品价格'])print(df) 1. 2. 方法2:使用切片 df=pd.read_excel('商品基础信息表.xlsx',usecols='A:C')print(df) 1. 2. 方法3:使用函数 deffilter_cols(col_name):returncol_namein['商品ID','商品价格']df=pd...
# 默认情况下,部分列会被转换为整数df=pd.read_excel('example.xlsx',convert_float=True)print(df)# 设置为False,所有数字列均为浮点类型df=pd.read_excel('example.xlsx',convert_float=False)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 常见问题与解答(FAQ) 以下是关于read_excel()函数的常见问题及解答: ...
excelperfect 标签:Python与Excel,pandas 本文将尝试使用Python pandas读取来自同一文件的多个Excel工作表。我们可以通过两种方式来实现这一点:使用pd.read_excel()方法,并使用可选的参数sheet_name;另一种方法是创建一个pd.ExcelFile对象,然后解析该对象中的数据。
人们经常用pandas处理表格型数据,时常需要读入excel表格数据,很多人一般都是直接这么用:pd.read_excel("文件路径文件名"),再多一点的设置可能是转义一下路径中的斜杠,一旦原始的excel表不是很规整,这样简单读入势必报错! 其实这个函数有很多参数可以设置,为了应对各式excel表满足各种读入的需求,我们来详细了解下pd.exc...
pd.read_csv(): 从CSV文件读取数据 pd.read_excel(): 从Excel文件读取数据 pd.read_sql(): 从SQL数据库读取数据 pd.read_json(): 从JSON文件读取数据 pd.read_html(): 从网页读取HTML表格 2、查看数据 df.head(n): 显示前n行数据(默认是5行) df.tail(n): 显示后n行数据(默认是5行) http://df...
1. 使用pd.read_excel函数读取整个Excel文件的所有sheet页数据 你可以使用pd.read_excel函数的sheet_name参数来指定你想要读取的sheet页的名称。这样,当你运行这个函数时,它会返回一个字典,字典的键是sheet页的名称,值是一个DataFrame对象,包含了对应sheet页的数据。
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...