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 ...
df = pd.read_excel(file_path,sheet_name=‘9月’,skiprows=3,usecols=[2],squeeze=True) # index_col指定第几列作为索引列 # dtype # 指定数据类型,默认为None,不改变数据类型。 df1 = pd.read_excel(file_path,sheet_name='9月',skiprows=3,usecols=[0,2]) # print('df1-->',()) df2 = p...
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...
read_excel("test.xlsx") 简单吧?非常简单 但有一个隐藏的细节要注意,就是pandas在读取excel文件的时候需要调用读取文件的第三方库(称为引擎)。 举个不太恰当的例子,张三买车得到了一次砸金蛋的机会,他当然不能用手砸,于是他顺手抄起旁边的锤子就砸了一个金蛋。 这个例子里面的张三相当于pandas,金蛋就是...
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...
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 ...
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...
read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) # 按行处理数据 for index, row in df.iterrows(): print(f"Row {index}: {row.to_dict()}") return df # 示例使用 file_path = 'example.xlsx' df_rows = read_excel_by_rows(file_path) 2、按列读取 Excel 文件 按列读取 Excel 文件通常是...