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. pa
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...
其实这个函数有很多参数可以设置,为了应对各式excel表满足各种读入的需求,我们来详细了解下pd.excel()中的主要参数。 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...
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 ...
convert_float参数是一个布尔类型,默认为True。如果设置为True,Pandas会在可能的情况下将浮点数转换为整数。例如: # 默认情况下,部分列会被转换为整数df=pd.read_excel('example.xlsx',convert_float=True)print(df)# 设置为False,所有数字列均为浮点类型df=pd.read_excel('example.xlsx',convert_float=False)...
pd.read_excel()函数的参数如下，供参考：io: Excel文件的路径（字符串）或类文件对象。可以是本地...
usecols参数的使用方法 1. 默认情况:读取所有列 在不指定usecols参数时,read_excel()会默认读取所有列。 importpandasaspd# 读取所有列df=pd.read_excel('example.xlsx')print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 2. 使用字符串指定列 通过字符串指定列名,usecols会读取与字符串匹配的列。
(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 ...
参数: io:str、文件说明符、pathlib.Path、ExcelFile 或 xlrd.Book 该字符串可以是一个 URL。值 URL 必须在 Spark 的 DataFrameReader 中可用。 注意 如果底层 Spark 低于 3.0,则不支持字符串形式的参数。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...