read_excel是一个函数,更简单、更常用,适用于快速读取和处理Excel文件; ExcelFile需要创建对象,而read_excel直接读取文件并返回DataFrame对象; ExcelFile提供更多的方法来操作Excel文件,而read_excel提供更多的参数来定制数据读取方式。在选择使用ExcelFile还是read_excel时,应
使用pandas的read_excel()方法,可通过文件路径直接读取。注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定sheet下的数据。可以一次读取一个sheet,也可以一次读取多个sheet,同时读取多个sheet时后续操作可能不够方便,因此建议一次性只读取一个sheet。 当只读取...
例如,read_csv()函数可以用来读取CSV文件,read_json()函数可以用来读取JSON文件等。这些函数的用法和read_excel()函数类似。另外,pandas还支持从SQL数据库中读取数据、从API中获取数据等功能。这些功能的使用方法可以参考pandas的官方文档。需要注意的是,在使用pandas读取Excel文件时,需要确保Excel文件的路径是正确的,并...
(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 *同时读取多个sheet,以字典形式返回。(不推...
可以使用pandas模块中的read_excel()函数来读取xlsx文件。具体步骤如下: 如何使用read_excel()函数读取xlsx文件? 可以使用以下代码来读取xlsx文件: import pandas as pd df = pd.read_excel('文件路径.xlsx') 其中,'文件路径.xlsx'是待读取的xlsx文件的路径,可以是相对路径或绝对路径。
五、to_excel()数据实战 excel_writer sheet_name na_rep colums header index 总结 前言 Pandas是Python中用于数据分析和操作的强大库,它提供了许多方便的函数来处理各种格式的数据。 Excel文件作为一种常见的数据存储格式,在数据处理中经常用到。 Pandas提供了read_excel()函数来读取Excel文件,以及to_excel()函数...
```python import pandas as pd # 读取第一个表单 df1 = pd.read_excel('example.xlsx',...
如果Excel文件包含多个Sheet,可以通过sheet_name参数指定读取的Sheet。 # 指定Sheet名称读取data=pd.read_excel(excel_path,sheet_name='成绩表')# 指定Sheet索引读取data=pd.read_excel(excel_path,sheet_name=2)# 索引从0开始 1. 2. 3. 4. 5.
使用read_csv()或read_excel()方法读取数据文件,也可以使用DataFrame()方法从列表或字典创建数据帧。例如,通过以下方式创建数据框: import pandas as pd df = pd.read_csv('example.csv') # or df = pd.read_excel('example.xlsx') # or df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie']...
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0) # 查看数据的前几行 print(df.head()) 在这个示例中,example.xlsx是你要读取的Excel文件的名称,Sheet1是你要读取的工作表的名称,header=0表示将第一行作为列名。 4. 可选步骤:指定读取的工...