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...
df = pd.read_excel(file_path,sheet_name='9月') df.head(2) 1. 2. 3. # skiprows # 跳过指定的行,skiprows=1 跳过第1行,skiprows=3 跳过前3行,skiprows=[1,3,5] 跳过第1,3,5行,skiprows=lambda x: x % 2 == 0 跳过偶数行 df = pd.read_excel(file_path,sheet_name='9月',skiprows...
在读取Excel时,可以通过dtype参数,指定每列的数据类型,这样可以跳过类型推导,提高读取速度。 df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'col1': np.float64, 'col2': str} 只读取需要的列 使用usecols参数,只读取Excel中需要的列,不要读取所有列,这样可以加快读取速度。 df = pd.read_excel('data.xlsx'...
excel_files = pathlib.Path(folder).glob('*.xls') header = ['姓名', '以学铸魂', '以学增智', '以学正风', '以学促干'] data = [] for i in excel_files: # 读取Excel文件,并跳过前4行,使用前5列数据 df = pd.read_excel(i, skiprows=4, header=None, index_col=0, usecols="A:F...
skipfooter=4# 跳过尾部4行 index_col:指定列为索引列,索引从0开始 index_col=1index_col=“名称” 使用示例: 读取多个表(一个excel的多个sheet) importpandasaspd order_dict=pd.read_excel(r'D:\test.xlsx',header=0,usecols=[1,2]names=["Name","Score"],sheet_name=["Sheet1","Sheet2"],skiprows...
二、.read_excel() 参数 2.1 文件地址 io,sheet_name 2.2 设置表头 header names 【header】 【names】 2.3 设置索引列,可以灵活设置 2.4 解析列 usecols 2.5 squeeze 2.6 指定列的类型 dtype 2.7 指定解析模块 engine 2.8 列处理 converters 2.9 指定文本为布尔值 true_values、false_values 2.10跳过行 skiprows...
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...
首先,使用pandas的read_excel函数载入Excel文件,然后选择需要的列。 import pandas as pd 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx') 仅读取'A'列的数据 column_data = df['A'] 处理索引和列名 可以通过指定usecols参数来读取指定列的数据,并通过index_col参数指定行索引。
首先是pd.read_excel的参数:函数为: 表格数据: 常用参数解析: io:excel 路径; sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 。注意:int/string返回的是dataframe,而none和list返回的是dict of dataframe。