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...
直接使用pd.read_excel(r"文件路径"),默认读取第一个sheet的全部数据 实际上就是第一个参数:io,支持str, bytes, ExcelFile, xlrd.Book, path object, or file-like object 2.sheet_name(str, int, list, None, default 0) str字符串用于引用的sheet的名称 int整数用于引用的sheet的索引(从0开始) 字符串...
# 默认情况下,重复列名会被重命名df=pd.read_excel('example.xlsx',mangle_dupe_cols=True)print(df)# 如果设置为False,重复列名将导致异常df=pd.read_excel('example.xlsx',mangle_dupe_cols=False) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 重复的列名通常会导致数据处理中的混乱,因此在创建Excel文件时,应尽量避免列名重复。
方法3:使用函数 deffilter_cols(col_name):returncol_namein['商品ID','商品价格']df=pd.read_excel('商品基础信息表.xlsx',usecols=filter_cols)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 提示与技巧 提高代码可读性:推荐使用列名而不是列索引,避免因列顺序变化导致代码失效。 避免无用列:通过usecols参数仅读取需要的...
read_excel(basestation) excel_writer 参数excel_writer,输出路径。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data.to_excel(basestation_end) 输出: ID NUM-1 NUM-2 NUM-3 0 36901 142 168 661 1 36902 78 521 602 2 36903 144 600 521 3 36904 95 457 468 4 36905 69 596 695 5 ...
values 相当于 excel 透视表的值区域。 columns 相当于 excel 透视表的字段区域。 放入index 与 columns 的字段,一般是分类的字段,比如:班级,性别。 放入values 的字段,一般是连续值,比如:分数,销售额。如果是类别的值,一般会用于统计个数。 上述3个参数都可以传入列表,以表示处理多个字段。
(1)不指定sheet参数,默认读取第一个sheet,df=pd.read_excel("data_test.xlsx")(2)指定sheet名称读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name="test1")(3)指定sheet索引号读取,df=pd.read_excel("data_test.xlsx",sheet_name=0) #sheet索引号从0开始 ...
首先是pd.read_excel的参数:函数为: 复制pd.read_excel(io, sheetname=0,header=0,skiprows=None,index_col=None,names=None, arse_cols=None,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True,has_index_names=None,converters=None,dtype=None, true_values=None,false_values=None,engin...
下方是一个 Python 示例代码片段,展示如何读取 Excel 文件: importpandasaspd# 读取 Excel 文件data=pd.read_excel("sales_data.xlsx",engine='openpyxl')# 显示数据print(data.head()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 验证测试 为了验证解决方案的有效性,我们可以通过性能压测报告来评估读取时间和数据准确性。