我们可以使用以下代码读取Excel文件: AI检测代码解析 importpandasaspd df=pd.read_excel('data.xlsx')print(df) 1. 2. 3. 4. 3. 将第一列设置为index 读取Excel文件后,我们可以使用set_index函数将DataFrame的某一列设置为索引。以下是将第一列设置为索引的代码示例: AI检测代码解析 df.set_index(df.colum...
defread_xls_excel(url,index): ''' 读取xls格式文件 参数: url:文件路径 index:工作表序号(第几个工作表,传入参数从1开始数) 返回: data:表格中的数据 ''' # 打开指定的工作簿 workbook = xlrd.open_workbook(url) # 获取工作簿中的所有表格 sheets = workbook....
6、ws.max_row和ws.max_column给出数据用到的最大行和列 7、from openpyxl.utils import get_column_letter, column_index_from_string引进来的两个函数实现excel表格列字母和数字的转换 工作薄中包可以获取表单对象,表单对象中获取行和列 ,行和列中获取单元格对象 1. excel中内容如下: 从工作薄中获取创建表...
df = pd.read_excel('example.xlsx') # 导出excel文件,DataFrame->Excel df.to_excel('example.xlsx') 其他的诸如xlrd、xlwt功能单一,也没有Pandas好用。 Pandas针对excel设置了丰富的参数选项,将近30个,基本可以满足你大部分读写需求。 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,*,header=0,names=None,index_col...
read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype: 'DtypeArg | None' = None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, ver...
(1)指定多个sheet名称读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=["test1","test2"]) (2)指定多个sheet索引号读取, df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=[0,1]) (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"]) ...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None)2、指定sheet读取 见名知意。pd.read_excel(open('fake2excel.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet2')# 使用sheet_name=0，指定读取sheet2里面的内容。我们在原表里加入了sheet2，结果如下图所示：这种情况下，不会读取sheet1里面的内容 3、取消header读取...
1、使用xlrd模块读取excel文件 首先需要先导入xlrd模块: def read_excel(excel_path, sheet_name): # 首先打开excel表,formatting_info=True 代表保留excel原来的格式 xls = xlrd.open_workbook(excel_path, formatting_info=True) # 通过sheet的名称获得sheet对象 ...
1、读取Excel中的数据 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import xlrd import xlwt def get_excel(): # 获取数据 data = xlrd.open_workbook('微博.xlsx') # 获取sheet # table = data.sheet_by_name('test') # 通过sheet名称获取数据 table = data.sheet_by_index(0) # 通过sheet索...
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。