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
可以通过header参数来指定表头所在的行数。 # 指定表头所在行数df=pd.read_excel('path/to/file.xlsx',header=0) 1. 2. 在上述代码中,header=0表示表头在第一行。如果表头在第二行,可以使用header=1,以此类推。 此外,read_excel函数还可以通过其他参数来进行表头的识别,如skiprows、names等。可以根据具体的...
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...
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...
importpandasaspd# 用 header 指定前两行为表头df2=pd.read_excel("多层表头.xlsx",header=1)df2 发现第一列未命名,我们用.rename()重命名一下即可。所以,最终得到以下代码: importpandasaspd df1=pd.read_excel("多层表头.xlsx",header=[1])df1.rename(columns={"Unnamed:0":"序号"}) ...
1.pandas.read_excel() 读取excel 函数表达式: pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,par...
(3)混合指定sheet名称和sheet索引号读取, 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...
df=pd.read_excel('Data.xlsx',header=1,usecols="B:K")result=[]forrowindf.itertuples():code=row.Index row=pd.Series(row[1:])row.index+=1# 默认索引从0开始,但是他要求编号从1开始 row=row[row!=0]#print(row)s_num,s_i,e_num,e_i=[pd.NA]*4ifrow.shape[0]>0:# row.shape[0]...