使用pandas的read_excel函数可以方便地读取Excel文件。以下是一个示例代码: python import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('你的文件路径.xlsx') 在上面的代码中,将'你的文件路径.xlsx'替换为你的Excel文件的实际路径。 3. 获取列名 读取Excel文件后,你可以通过DataFrame对象的columns属性来...
一、流程概述 首先,我们需要安装pandas库,然后使用pandas提供的read_excel方法读取Excel文件,并设置参数header=0,表示将第一行作为列名。 下面是整个流程的步骤: 开发者小白开发者小白请求如何实现“python read_excel 第一行为列名”解释整个流程 二、具体步骤和代码示例 步骤1:安装pandas库 #安装pandas库!pip install...
1、import openpyxl 2、调用openpyxl模块下的load_workbook(‘你的文件名.xlsx’)函数打开excel文件,得到一个工作簿(workbook)对象wb 3、通过wb.active或wb的方法函数get_sheet_by_name(‘你想要访问的表单名称’)得到表单对象ws 4、通过索引获取单元格:ws[‘B2’] 通过表单的方法函数cell()获取单元格:ws.cell(...
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
1defreadExcelDataByIndex(fileName, sheetIndex):2table =None3errorMsg =""4try:5data =xlrd.open_workbook(fileName)6table =data.sheet_by_index(sheetIndex)7exceptException, msg:8errorMsg =msg9returntable, errorMsg 3、根据列名获取相应序号,由于有时读取excel中列数据时,需要通过列头名称获取相应的...
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。
使用python处理excel的内容时,第一步当然是读取excel的内容。 importpandasaspd#1:读取指定行print("---读取指定的单行,数据会存在列表里面---") df=pd.read_excel('测试.xlsx')#这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单data=df.loc[0].values#0表示第一行 这里读取数据并不包含表头,要注意哦!print("读取...
importpandasaspdrdexcle=pd.read_excel('F:/Practice/py/practise_01.xlsx',header=None)rdexcle.columns=['ID','NAME']#设置表头rdexcle=rdexcle.set_index('ID')# 设置id为索引,生成一个新的dataframe,用rdexcel继续引用这个新的。print(rdexcle.columns)rdexcle.to_excel('F:/Practice/py/practise_01_...
您可以使用ps.from_pandas(pd.read_excel(…)) 作为解决方法。 sheet_name:str、int、list 或 None,默认 0 字符串用于工作表名称。 zero-indexed 工作表位置使用整数。字符串/整数列表用于请求多张工作表。指定无以获取所有工作表。 可用案例: 默认为 0 :第一张纸作为 DataFrame 1:第二张纸作为DataFrame "...
需要读取的部分数据有4列，18行，其中第1行为列名，后面17行为具体数据。完整代码如下：# Python读取Excel表格的某一部分importpandasaspd# 常规读取data = pd.read_csv('./商品需求训练集.csv')data# 读取部分行并跨列读取data1 = pd.read_csv('./商品需求训练集.csv',header=,nrows=17, usecols=['product...