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...
1:使用python实现对Excel文件的读写,首先需要安装专用的模块(可以自己编写)xlrd,xlwt模块 2:读取excel数据(注意事项:sheet编号,行号,列号都是从索引0开始) 1 import xlrd 2 3 # 设置路径 4 path = 'E:/input.xlsx' 5 # 打开execl 6 workbook = xlrd.open_workbook(path) 7 8 # 输出Excel文件中所有shee...
read_excel是一个函数,更简单、更常用,适用于快速读取和处理Excel文件; ExcelFile需要创建对象,而read_excel直接读取文件并返回DataFrame对象; ExcelFile提供更多的方法来操作Excel文件,而read_excel提供更多的参数来定制数据读取方式。在选择使用ExcelFile还是read_excel时,应根据具体需求和场景来决定。如果您需要对Excel文...
xlrd和xlwt处理的是xls文件,单个sheet最大行数是65535,如果有更大需要的,建议使用openpyxl函数,最大行数达到1048576。 如果数据量超过65535就会遇到:ValueError: row index was 65536, not allowed by .xls format 首先需要导入 import openpyxl 1、打开excel 2、获取打开的excel的sheet内容 3、获取sheet的最大行数...
# 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')# 打印数据框的前几行 print(df...
pandas是一个数据处理的包,本身提供了许多读取文件的函数,像read_csv(读取csv文件),read_excel(读取excel文件)等,只需一行代码就能实现文件的读取 3.1 读excel 主要代码如下,就1行代码搞定,注意这里的data是DataFrame类型: import pandas as pd df = pd.read_excel(r'data.xlsx',sheetname=0) ...
其中,最关键的函数就是read_csv,我们就可以进行参数的设置,具体参数如下表所示。对于参数header,表示将第几行设为列名,我们的表格的第一列为列名,并且Python里面下标从0开始,所以设置参数header=0。3.读取部分行列 我们要从头开始,总共读取四个列,即设置usecols=[0,1,2,3];同时我们要读取从第2行到第18...
写excel表文章地址:https://www.jianshu.com/p/8843cefc1cd2 2、源码 #读excel文件defreadExcel(readExcelNameOrPath='',readSheets=None,contentType='json'):importxlrd,os,json# 参数说明# readExcelNameOrPath 读取excel的文件名称(aa.xls)或文件的绝对路径(r"E:\test\aa.xls"),如果为文件名称,必须放...
data = pd.read_excel( "path_to_file.xls", ["Sheet1", "Sheet2"], index_col=None, na_values=["NA"] ) 还可以使用xlrd.book.Book对象作为参数来调用ExcelFile。这允许用户控制如何读取excel文件。 例如,可以通过使用xlrd.open_workbook()函数并设置参数on_demand=True,来按需加载工作表。
读Excel表主要用到xlrd,这个库用起来十分方便,可以直接将excel看做二位数组。 需要注意的是,在处理excel时,经常遇到excel单元格内出现多余的空格与Tab键,这种单元格处理起来不易发现,建议使用strip()函数进行处理,这样处理起来的效果比较理想。 import xlrd def read_excel(): # 打开文件 work_url = r'C:\Users...