python read_excel 指定文本格式 python中pd.read_excel 人们经常用pandas处理表格型数据,时常需要读入excel表格数据,很多人一般都是直接这么用:pd.read_excel("文件路径文件名"),再多一点的设置可能是转义一下路径中的斜杠,一旦原始的excel表不是很规整,这样简单读入势必报错! 其实这个函数有很多参数可以设
9.engine(str, default None) 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.converters(dict, default None) 对指定列的数据进行指定函数的处理,传入参数为列名与函数组成的字典。key 可以是列名或者列的序号,values是函数,可以def函数或者直接lambda都行。 先读取...
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...
在Python的Pandas库中,read_excel()函数是处理Excel数据的核心工具。本文将深入讲解该函数的高级参数,帮助你更高效地处理Excel文件。以下是详细内容: 1.index_col参数详解 index_col参数用于指定Excel文件中的某列作为DataFrame的索引列。例如,如果你想将Excel文件中的第一列作为索引,可以这样设置: ...
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。
二、.read_excel() 参数 这里只用.read_excel()作为例子。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb、odf、ods、odt文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。 函数用法如下: read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype: 'Dtyp...
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...
读取单个文件使用pd.read_excel(’example.xlsx’)，默认加载第一个工作表。指定工作表名称应当写sheet_name=’订单明细’，使用数字索引则写sheet_name=0。处理含标题行的数据，设置header=0自动识别列名；无表头的数据需设置header=None，系统自动生成数字列名。处理不规则的表格数据时，skiprows参数能跳过前N行，...
进行数据处理的第一步就是Python数据读取! 但是你可能没想到,在进行数据读取的同时,我们其实可以配合相关参数做很多事儿,这对于后续的数据处理都是极其有帮助。 read_excel()函数和read_csv()函数,在参数上面有很多相同点,因此我就以read_excel()函数为例,进行详细的说明。