“我们需要预见到多种Excel文件格式的变化以及可能出现的读取异常。” 以下是完整项目的代码示例,展示如何使用pandas读取Excel文件头部: importpandasaspd# 读取Excel文件的表头df=pd.read_excel('example.xlsx',header=0)print(df.columns) 1. 2. 3. 4. 5. [完整项目代码块在
importpandasaspd# 读取CSV文件data=pd.read_csv('data.csv')# 打印Headerprint("Header信息:")print(data.columns.tolist()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 在这个代码示例中,我们首先导入了pandas库,然后使用pd.read_csv()函数读取名为data.csv的文件。使用data.columns可以获取所有列的名字,以列表形式...
df=pd.read_excel('…\\Excel-Tutorial.xlsx',header=[1]).reset_index() 参数header=[1]指定使用Excel中的第二行作为标题。 数据OK了,下面要做一些分析啦。这时,你可能会用到Pandas库。 加入你是做市场营销的,你希望知道公司每年在不同国家的销售额是多少。 一行代码搞定,用了86毫秒。操作越复杂,速度优势...
sheet_name: Excel文件中要读取的表格的名称或索引。默认为0，即读取第一个表格。header: 指定用作列名...
df = pd.read_excel(..., header=[0,1])pandas读取excel文件的时候内部会根据文件的后缀名分别调用...
importpandasaspd df1=pd.read_excel("多层表头.xlsx",header=[1])df1.rename(columns={"Unnamed:0":"序号"}) 另外,大家也可以尝试一下另一种方法如下: df.T.set_index([0,1]).T 但是具体得看使用场景灵活运用。 分享至 投诉或建议 评论7
对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。读取到的Excel数据均构造成并返回DataFrame表格类型(以下以df表示)。
Python读取excel表格第一行 利用pandas读取excel表格的第一行,需要加上header=None这个参数: importpandasaspd# 需要加上header=Nonedata = pd.read_excel('表名.xlsx',header=None) ss = data.head()# 将dataframe类型转化为list类型t = ss.values.tolist()# 打印第1行的内容,注意python中list从0开始计数...
df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,"test2"]) 二、DataFrame对象的结构 对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。读取到...
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...