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 复制 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=...
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...
通过这个函数,我们可以轻松地将Excel表格中的数据加载到pandas的DataFrame对象中,进而进行各种数据分析和操作。 二、读取Excel文件 使用read_excel()函数读取Excel文件时,需要指定文件的路径和名称。例如,读取名为example.xlsx的Excel文件: df = pd.read_excel(‘example.xlsx’) 这将返回一个DataFrame对象df,...
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...
importpandasaspd# 读取Excel文件的所有sheet页数据all_data = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name=None) 2. 使用循环遍历所有的sheet页数据 如果你想要更灵活地控制你的代码,你也可以使用for循环来遍历所有的sheet页。你需要获取Excel文件的所有sheet页的名称,然后对每一个名称执行pd.read_excel函数。
# 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx') 在这里,'example.xlsx'是需要读取的Excel文件的路径。如果文件与Python脚本在同一目录下,可以直接使用文件名;否则,需要提供文件的完整路径。 3. 处理或查看读取的数据 读取Excel文件后,可以通过多种方式处理或查看DataFrame中的数据。以下是一些常见的操作: ...
def read_excel(): # 打开文件,路径是绝对路径,formatting_info设置为True后可以方便读取合并单元格的内容 workbook = xlrd.open_workbook(r'C:\Users\Lenovo\Desktop\test.xls', formatting_info=True) # 获取所有sheet名称,返回一个列表。sheet名就是excel左下方的表名称。
您可以使用ps.from_pandas(pd.read_excel(…)) 作为解决方法。 sheet_name:str、int、list 或 None,默认 0 字符串用于工作表名称。 zero-indexed 工作表位置使用整数。字符串/整数列表用于请求多张工作表。指定无以获取所有工作表。 可用案例: 默认为 0 :第一张纸作为 DataFrame 1:第二张纸作为DataFrame "...
使用read_excel()函数导入 Excel 表格数据；使用loc()函数定位单元格用来修改或者筛选数据；使用sheet["...