通过dict对某一列应用函数 （9） engine：可以接受的参数有“ xlrd”，“ openpyxl”或“ odf”，用于使用第三方的库去解析excel文件。（10）true_values 和 false_values参数一般用不到，将指定的文本转换为True或False，默认为None。(11） skiprows：是指跳过指定的行。skiprows=1 跳过第1行 skiprows=[2,4,...
键可以是整数或列标签,值是接受一个输入参数的函数,Excel单元格内容,并返回转换后的内容。 dtype : 类型名称或dict的列-》其他类型,默认None 数据或列的数据类型。 例如。 {‘a’:np.float64,’b’:np.int32}使用对象保存Excel中存储的数据,而不解释dtype。 如果指定了转换器,则将应用INSTEAD进行dtype转换。
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...
⾸先是pd.read_excel的参数:函数为: 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,engine...
read_excel()的参数如下: 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, ...
df3=pd.read_excel("header.xlsx",sheet_name=2,header=1) 1. 结果如下: ③ header=[] df3=pd.read_excel("header.xlsx",sheet_name=3,header=[0,1],index_col=0) 1. 结果如下: 注意:上述用到了一个index_col参数,这个参数用于指定作为行索引的列,我就不详细举例了,看看下图。
read_excel方法的常用参数详解 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...
Pandas的read_excel函数是一个非常有用的工具,它能够读取Excel文件并将其转换为DataFrame对象,以便在Python中进行进一步的数据分析和处理。下面是对Pandas.read_excel函数的详细解释:参数: filepath_or_buffer:文件路径或包含数据的缓冲区。可以是.xls或.xlsx文件。 sheet_name:要读取的工作表名称或索引。如果提供了名...
第一个参数:文件路径或输入流 作用:指定要读取的Excel文件的路径,或者是一个输入流(如 FileInputStream),从中读取Excel数据。 预期输入:一个字符串,表示Excel文件的路径(如 "path/to/your/excel/file.xlsx"),或者是一个实现了 InputStream 接口的对象。 java String filePath = "path/to/your/excel/file.xl...