可以使用自动化脚本来处理批量读取 Excel 的任务。以下是 GitHub Gist 的核心脚本,它展示了如何读取多个 Excel 文件并汇总结果: importpandasaspdimportglob# 读取所有的 excel 文件all_data=pd.DataFrame()forfileinglob.glob("data/*.xlsx"):df=pd.read_excel(file,index_col=0)all_data=pd.concat([all_data...
index_col: 指定用作行索引的列名或列索引。默认为None，表示不设置行索引。usecols: 指定要读取的列的...
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, index_col=None, usecols...
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...
默认情况下 ( index_col=None ),它不应该使用第 0 列作为索引,但我发现如果工作表的单元格 A1 中 没有 值,它就会使用。
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=None,usecols=None,dtype=None) ...
首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None, true_values=None,false_values=None,engin...
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 读取本身没有列名的数据。pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None, ...
pd.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, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None...
importxlrdfrom datetimeimportdate,datetimefile='test3.xlsx'defread_excel():wb=xlrd.open_workbook(filename=file)#打开文件 print(wb.sheet_names())#获取所有表格名字 sheet1 = wb.sheet_by_index(0)#通过索引获取表格 sheet2 = wb.sheet_by_name('年级')#通过名字获取表格 print(sheet1,sheet2) prin...