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...
对于默认参数engine=None,read_excel()将使用xlrd引擎。 如果安装了openpyxl,则现在许多情况下将默认使用openpyxl引擎。因此,强烈建议安装openpyxl来读取Excel 2007+(.xlsx)文件 1 读取 Excel 文件 在最基本的用例中,read_excel采用一个指向Excel文件的路径,而sheet_name指示要解析的工作表。 # Returns a DataFrame p...
方法一:使用 engine='openpyxl' 读取 Excel文件。 import pandas as pd # 使用 ExcelFile ,通过将 xls 或者 xlsx 路径传入,生成一个实例 xlsx = pd.ExcelFile(r'example/ex1.xlsx' , engine='openpyxl') # print(type(xlsx)) print(xlsx) print(type(xlsx)) 此时可以正常读取文件表格,终于成功了: ...
read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype: 'DtypeArg | None' = None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, ver...
df = pd.read_excel(excel_path1, header=0, engine='calamine')print(df.head())print(df.shape)print(time.time() - a)''' 编号 需求部门 需求名称 ... 单次运行时间(分钟).1 总运行时间(小时).1 是否达到业务要求.1 0 1 风险部 每日经营简报 ... 20.0 22.85 是 ...
3. 读取大型Excel文件的基本方法 首先,我们将使用pandas库中的read_excel函数来读取Excel文件。以下是一个简单的示例: importpandasaspd# 读取Excel文件file_path='path_to_your_large_excel_file.xlsx'data=pd.read_excel(file_path,engine='openpyxl')print(data.head())# 打印前五行数据 ...
df = pd.read_excel(base_path) print(df) 写入数据 语法: DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='in...
导入数据主要用到的是Pandas里的read_x()方法，x表示待导入文件的格式。1、导入.xlsx文件 在Excel中导入.xlsx格式的文件时很简单的，双击打开就可以了。在Python中导入.xlsx文件的是read_excel()这种方法。（1）基本导入 在导入文件的时候首先要指定文件的路径，也就是这个文件在电脑中的哪个文件夹下存放着。电脑...
python读写excel的方式有很多,不同的模块在读写的讲法上稍有区别,这里我主要介绍几个常用的方式。 用xlrd和xlwt进行excel读写; 用openpyxl进行excel读写; 用pandas进行excel读写; 参考: https://www.python-excel.org/ https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html#pand...
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...