(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("d
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...
二、写excel——xlwt 1、使用xlwt模块要注意: (1)将写入文件后缀名.xlsx改成.xls,否则进行写入操作很可能会出现:对excel文件操作并保存后(save函数),文件被破坏无法打开的情况 (2)要代码操作的文件不要打开,否则可能会有权限被拒报错:PermissionError: [Errno 13] Permission denied (3)若对一个单元格重复操作...
一、使用Python的pandas模块 importpandasaspddf=pd.DataFrame(pd.read_excel('test.xlsx'))print(df)...
read_excel(file_path) # 使用 dask 处理数据 print(df.head()) dask 是一个非常强大的工具,它不仅支持分布式计算,还可以在多核环境下加快处理速度。通过将文件拆分成小块并行处理,dask 能够高效地应对大规模数据集的读取和计算。 优化方案 4:将文件转换为 CSV 格式 如果文件的格式不是必须的,那么将 .xlsx ...
Python处理Excel文件主要是第三方模块库xlrd、xlwt、pyexcel-xls、xluntils和pyExcel-erator等,此外Pandas中也带有可以读取Excel文件的模块(read_excel)。 基于扩展知识的目的,本文使用xlrd模块读取Excel数据。 [安装] # 读取 pip install xlrd # 写入 pip install xlwt xlrd使用: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 ...
3.示例带表头,excel内容为 Python脚本为`import pandas as pd df = pd.read_excel("data_test.xlsx") print("\n(1)全部数据:")print(df.values) print("\n(2)第2行第3列的值:")print(df.values[1,2]) print("\n(3)第3行数据:")print(df.values[2]) ...
Python 读写Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。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...
在Python pandas中,ExcelFile和read_excel都是用于读取Excel文件的类或函数。它们都可以将Excel文件转换为DataFrame对象,使得我们可以在Python中对数据进行处理和分析。然而,它们在使用方式和功能上有一些区别。ExcelFile是pandas中的一个类,它表示一个Excel文件。当我们使用pandas读取Excel文件时,实际上是创建了一个Excel...
使用任何能导航代码的 ide,我使用的是 vscode ,输入 pandas 的 read_excel 方法,按住 ctrl 键,鼠标点击方法,即可进入源码文件。 通过查找,你会找到一个很重要的类定义ExcelFile: 众所周知,pandas 能指定不同的第三方库读写 excel 文件。今天我们只看 openpyxl 。进去查看,基本上所有的读取逻辑都在这个类里面。