importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('data.xlsx')# 显示整个数据框print(df)# 提取特定的多列,假设我们要提取“姓名”和“职业”两列selected_columns=df[['姓名','职业']]# 输出提取的列print(selected_columns) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 在上述代码中,...
完整代码如下: importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx')# 遍历每一列并处理数据forcolumnindf.columns:column_data=df[column]# 在这里可以对每一列的数据进行处理# 比如打印列名和前5行数据print(f"列名:{column}")print(column_data.head()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7...
把Excel文件中的数据读入pandas df = pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx') print(df) # 3.读取excel的某一个sheet df = pd.read_excel('Python招聘数据(全).xlsx', sheet_name='Sheet1') print(df) # 4.获取列标题 print(df.columns) # 5.获取列行标题 print(df.index) # 6.制定打印某...
excel_data = pd.read_excel('path_to_file.xlsx')# 显示数据 print(excel_data.head())这段代码会加载Excel文件并打印出文件开头的几行数据。处理数据：pandas不仅可以读取数据，还可以轻松地进行数据筛选、排序和转换等操作。例如，选择特定的列或对数据进行排序。# 选择特定的列 selected_columns = excel_data...
for column in df.columns: value=row[column] print(value) ``` 其他库和方法 除了openpyxl和pandas库外,还有其他一些库和工具可用于读取Excel表内容,例如xlrd、pyexcel等。您可以根据自己的需求选择适合的库和方法。 Python提供了多种库和方法,使我们能够方便地读取Excel表内容。本文介绍了两种常见的库——openpyx...
df=pd.read_excel('测试.xlsx')print("输出列标题",df.columns.values)print("\n---获取指定行数的值---") df=pd.read_excel('测试.xlsx')print("输出值",df.sample(3).values)#这个方法类似于head()方法以及df.values方法print("\n---获取指定列的值---") df=pd.read_excel('测试.xlsx')pri...
SELECT * FROM st_read( '{file.name}', open_options=['HEADERS=FORCE', 'FIELD_TYPES=AUTO']) """) whilerow := rows.fetchone(): yield dict(zip(rows.columns, row)) 让我们来分析一下: 安装并加载空间扩展:要使用 duckdb 从 Excel 中导入数据,需要安装空间扩展。这有点奇怪,因为空间扩展用于地...
import officeoffice.excel.fake2excel(columns=['name', 'company_prefix','job'], rows=5)在你的PyCharm里面，执行上面这行代码，就可以生成一个如下图所示👇，和本文一模一样的Excel文件啦~2、pandas源代码里说了什么？其实学习Pandas很简单，不用网上东奔西找，所有的代码功能，创始人和开发者们都通过...
在Excel的读写中,经常需要获取当前打开的文件的数据行和列数,在Xlwings中的获取方式: 假设数据文件如下: ws = wb.sheets['Sheet1'] shape = ws.used_range.shape print(shape) #(2, 3) nrow1 = ws.api.UsedRange.Rows.count ncol1 = ws.api.UsedRange.Columns.count print(nrow1) # 2 print(nc...
df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str}) df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语'] print(df.head()) #df.head()的作用是仅显示5行记录。 运行结果如下: 序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次 ...