在不指定usecols参数时,read_excel()会默认读取所有列。 importpandasaspd# 读取所有列df=pd.read_excel('example.xlsx')print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 2. 使用字符串指定列 通过字符串指定列名,usecols会读取与字符串匹配的列。 # 读取 A 和 C 列df=pd.read_excel('example.xlsx',usecols='AC')print(...
C:\Users\GiacomoSachs\Anaconda2\lib\site-packages\pandas\io\excel.pyc in read_excel(io, sheet_name, header, names, index_col, parse_cols, usecols, squeeze, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skiprows, nrows, na_values, keep_default_na, verbose, parse_dates, date_parse...
read_excel函数的基本用法是pd.read_excel(filepath),其中filepath是Excel文件的路径。下面是相应的代码及注释。 # 读取Excel文件df=pd.read_excel('path/to/excel-file.xlsx') 1. 2. 3.3 设置usecols参数选取需要读取的列 最后,我们需要设置usecols参数来选取需要读取的列。usecols参数接受一个列表,列表中的元素...
步骤4: 使用usecols参数指定要读取的列 在读取文件时,可以通过usecols参数来指定想要读取的列。例如,如果你只想读取第一列和第三列,可以这样做: # 读取 Excel 文件中的指定列data=pd.read_excel(file_path,usecols=[0,2])# 读取第1列和第3列 usecols参数可以使用列的索引(从0开始)或列的名称。例如,usecols...
下面是我们之前使用的,用来读取Excel数据的代码: import pandaspandas.set_option('display.unicode.east_asian_width',True)file_path='d:\\pandas\\test.xlsx'df=pandas.read_excel(file_path,sheet_name=0,usecols=[0,1,2])print(df.head()) 今天,我们首先来将它用iloc来改造一翻,接着我们看看loc跟iloc...
当在Python中使用pandas库导入Excel文件时,如果指定列(usecols)出现失败,可能是由于列指定的格式不正确、列名不存在于Excel中、pandas版本不支持当前用法等原因引起的。首先确认usecols参数中指定的列存在于Excel文件中,并检查是否遵循了正确的格式。如果问题依旧,请参照以下步骤来解决问题: ...
这里只用.read_excel()作为例子。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb、odf、ods、odt文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。 函数用法如下: read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype: 'DtypeArg | None' = None, ...
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...
read_excel()函数用于读取Excel文件并将其转换为Pandas的DataFrame对象。这是处理Excel数据的基础。 1.1 基础语法 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, dtype=None, engine=None, converters=None, tru...
# Python读取Excel表格的某一部分importpandasaspd# 常规读取data = pd.read_csv('./商品需求训练集.csv')data# 读取部分行并跨列读取data1 = pd.read_csv('./商品需求训练集.csv',header=,nrows=17, usecols=['product_id', 'label'])data1# 读取部分行列data2 = pd.read_csv('./商品需求训练集....