read_excel用法如下：pandas.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, keep_default_na=True, verbose=False, pars...
默认情况下,read_excel函数会尝试自动推断列的数据类型。如果需要指定特定列的数据类型,可以使用dtype参数。dtype参数是一个字典,键是列名,值是对应的数据类型。 df=pd.read_excel('data.xlsx',dtype={'Age':int,'City':str}) 1. 结论 使用pandas库的read_excel函数可以方便地从Excel文件中读取指定列的数据,并...
1.pandas.read_excel() 读取excel 函数表达式: pandas.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,keep_default_na=True,verbose=False,par...
在使用readexcel函数之前,我们需要安装一个名为openpyxl的Python库。这个库可以通过pip install openpyxl命令来安装。一旦安装好了,我们就可以在我们的Python程序中导入它,然后使用readexcel函数来读取Excel文件。 下面是一个使用readexcel函数来读取Excel文件的示例代码: importopenpyxldefread_excel(file_path):workbook=ope...
pd.read_excel(): 这是Python常用来读取外部Excel文件的。当然还有读取csv的,pd.read_csv()。用法是括号里面是字符串:存放位置+文件名.格式,如 'd:\data\数据.xlsx' 。注意Excel是xlsx还是xls格式,如果没对应上是会出错的。 data = pd.read(r'd:\data\数据.xlsx') r是防止字符转译的,为了保险起见,还是...
python处理数据文件第一步是要读取数据,文件类型主要包括文本文件(csv、txt等)、excel文件、数据库文件、api等。 下面整理下python有哪些方式可以读取数据文件。 1. python内置方法(read、readline、readlines) read(): 一次性读取整个文件内容。推荐使用read(size)方法,size越大运行时间越长 ...
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...
1、io :excel路径 默认就是C:\Users\XXX XXX是用户名:pd.read_excel('test1.xlsx') 2、sheet_name:默认是sheet_name=0; 也可以使用sheetname 1)sheetname=’sheet2’ 返回指定名字的表;2)返回多表使用sheet_name=[0,1,2] 代表返回第几张,0默认第一张,0,1,2代表返回第一张、第二张、第三张;3)...
import pandas as pd# 读取整个Excel文件df = pd.read_excel('example.xlsx')# 读取特定工作表df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1')写入 Excel 文件 # 将 DataFrame 写入新的 Excel 文件df.to_excel('output.xlsx', index=False)# 写入指定工作表with pd.ExcelWriter('output.xlsx'...