df_c = pd.read_excel(r"D:\data\student-score-space.xlsx",converters = {"姓名":lambda x:x.strip()})#通过列标签指定函数作用的列 df_c1 = pd.read_excel(r"D:\data\student-score-space.xlsx",converters = {1:lambda x:x.strip()})#通过列的索引位置指定函数作用的列 df = pd.read_exce...
使用skiprows参数来跳过需要忽略的行。可以使用列表形式来指定需要跳过的行号,例如skiprows=[0, 2, 3]将跳过第1、第3和第4行。 使用header参数指定数据开始的行号。如果Excel文件中包含标题行,可以设置header为正确的行号,例如header=1表示数据从第2行开始。 使用usecols参数指定需要读取的列范围。可以使用列表形式来...
read_excel(io, sheet_name,header, names, index_col, parse_cols, usecols, squeeze, dtype, engine, converters, true_values, false_values, skiprows, nrows, na_values, keep_default_na, verbose, parse_dates, date_parser, thousands, comment, skip_footer, skipfooter, convert_float, mangle_dupe_c...
2. 步骤2:使用pandas读取Excel文件 #导入pandas库import pandas as pd#读取Excel文件,并设置header=0df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', header=0) 1. 2. 3. 4. 5. pd.read_excel():pandas提供的读取Excel文件的方法 header=0:表示将第一行作为列名 三、序列图 开发者小白开发者小白请求如何...
dtype={0:'int32',2:'int16'} 可以指定 第一列、第三列数据类型。 2.7 指定解析模块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。 engine=xlrd 支持较旧格式(.xls) engine=openpyxl 支持脚心的格式 ...
"openpyxl"等，影响读取速度。converters: 预处理列数据，如添加前缀。true_values & false_values: 指定特定文本转换为布尔值，需覆盖所有值范围。skiprows & skipfooter: 分别用于跳过行数和忽略尾部行，处理文件末尾注释。parse_dates: 解析日期列，对文本日期有特定格式要求。在使用read_excel()时，...
read_excel()函数使用方法 1、可以使用文件名作为字符串或打开文件对象来读取文件: pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=0) Name Value 0 string1 1 1 string2 2 2 #Comment 3 pd.read_excel(open('tmp.xlsx', 'rb'), sheet_name='Sheet3') ...
使用read_excel方法从excel文件中读取数据时,如果第一行作为标题行,参数header取值为( )。 A、 C、A.NoneB.1C.FalseD.0
sheet_name='Sheet1',skiprows=1) df.tail() 先导入pands包，用read_excel读取文件，工作 ...
要阅读的表。字符串(工作表的名称)或整数(工作表的位置)。如果通过range指定工作表,则忽略。如果两个参数都没有指定工作表,则默认为第一个工作表。 range 要读取的单元格范围,如cell-specification中所述。包括典型的 Excel 范围(如 "B3:D87"),可能包括工作表名称(如 "Budget!B2:G14")等。严格解释,即使范...