这可以通过将sheet_name参数设为None或者传入一个工作表名称的列表来实现: # 读取所有工作表 all_sheets = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=None) 读取特定的工作表 specific_sheets = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet3']) 在这两种情况下,返回的都是一个字典,其...
df = pd.read_excel(decrypted, sheet_name=sheet_name) return df 示例用法 file_path = 'path/to/encrypted_file.xlsx' password = 'your_password' sheet_name = 'Sheet1' df = read_specific_sheet(file_path, password, sheet_name) print(df) 这种方法能够有效地读取加密Excel文件中的特定工作表,适...
正如我们所知,Excel 文件可以有无限的工作表,您可以选择当前活动的工作表,但如果您有多个工作表,则可以使用以下格式选择特定的工作表来读取数据。 #import librariesfrom openpyxl import load_workbook#Selecting specific sheetwb = load_workbook("Excel.xlsx")sheet =...
--- pandas读取excel ——pd.read_excel--- 部分参数说明: defread_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...
--- pandas读取excel ——pd.read_excel--- 部分参数说明: defread_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...
Python1# 使用列平均值填充缺失值2df_filled_mean = df.fillna(df.mean())34# 或使用特定值填充5df_filled_specific = df.fillna(0)3. 多重插补多重插补是一种统计方法，通过生成一系列完整的数据集来处理缺失值，每个数据集中对缺失值的填补是随机生成的，反映了缺失值的不确定性。Python1from sklearn....
正如我们所知,Excel 文件可以有无限的工作表,您可以选择当前活动的工作表,但如果您有多个工作表,则可以使用以下格式选择特定的工作表来读取数据。 #import libraries from openpyxl import load_workbook #Selecting specific sheet wb = load_workbook("Excel.xlsx") ...
# Import pandas import pandas as pd # Assign spreadsheet filename to `file` file = 'example.xlsx' # Load spreadsheet xl = pd.ExcelFile(file) # Print the sheet names print(xl.sheet_names) # Load a sheet into a DataFrame by name: df1 df1 = xl.parse('Sheet1') ...
可以通过sheet_name参数指定需要读取的工作簿名称或索引：# 读取指定的工作簿 df_specific_sheet = pd....
（1）读取工作簿中所有sheet页 （2）通过sheet名获取sheet （3）获取当前活跃的sheet （4）sheet中表格...