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...
def read_xls_excel(url,index): ''' 读取xls格式文件 参数： url:文件路径 ...
除了引擎以外read_excel还有很多入参,完整的如下: pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=None,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filter=True...
Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。 1. pandas.read_excel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype...
pd.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, ...
这种方式不符合我们这个文件的要求，所以我们可以进行以下修改：不要指定索引列。代码和结果如下：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...
1.3 打开第一个sheet,这就是和打开txt文件的不同,一个excel文件会有很多的sheet。 sheet = workbook.sheet_by_index(0)#按照索引打开sheet 1.4 这是第二种打开方式,直接通过sheet名打开该文件。 sheet = workbook.sheet_by_name("sheet1")#通过名称获取 ...
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...
df=pd.read_excel('…\\Excel-Tutorial.xlsx',header=[1]).reset_index() 参数header=[1]指定使用Excel中的第二行作为标题。 数据OK了,下面要做一些分析啦。这时,你可能会用到Pandas库。 加入你是做市场营销的,你希望知道公司每年在不同国家的销售额是多少。