步骤一:读取Excel文件 首先,我们需要使用pandas库来读取Excel文件。以下是读取Excel文件的代码示例: importpandasaspd# 读取Excel文件data=pd.read_excel('file.xlsx') 1. 2. 3. 4. 步骤二:选择指定列 接下来,我们需要选择我们感兴趣的列。你可以通过列名或者索引来选择列。以下是选择指定列的代码示例: # 选择...
在上面的代码中,我们通过dtype={'Column_name': str}来指定某一列的数据类型为字符串类型。你可以根据实际情况将str替换为其他数据类型,如int、float等。 示例 假设我们有一个名为data.xlsx的Excel文件,包含以下数据: 现在,我们希望将Age列的数据类型指定为整数类型。我们可以使用以下代码实现: importpandasaspd# ...
dtype={}传入一个字典，{"列名":"类型"} （8） converters：用法同dtype，不同的是converters可以在通过dict对某一列或者某几列应用某一个函数，读取的是函数返回后的结果。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。...
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 engine=odf 支持OpenDocument电子文档 (.odf, .ods, ....
从上面的例子中,我们发现read_excel函数默认读取的是sheet1。其实我们可以指定sheet_name这个参数来指定函数读取那个sheet。这个参数可以接收int、str、list或者None,默认值为0。 可以是int,read_excel函数将Excel文件中的sheet按照位置进行编号,例如第一个sheet编号为0,第二个sheet编号为1,...,因此可以传递一个int,...
是指在读取Excel文件时,只提取或保留其中的特定列数据。这可以通过使用pandas库中的read_excel函数来实现。 read_excel函数是pandas库中用于读取Excel文件的函数,它可以读取Excel文件中的数据并将其转换为DataFrame对象。在读取Excel文件时,可以通过指定参数来选择保留特定列。
read_excel函数中usecols参数的使用(read excel参数) 使用数据框DataFrame类的read_excel函数读取excel表格,生成DataFrame实例,通常是每次进行数据处理的必备操作步骤。多次使用之后,思考了如何从excel表格中获取有用的数据列的问题。通过关键字参数usecols可以控制读取哪些列到数据框中。结合python文档说明,总结如下: ...
R语言tidyverse包使用杂记：删除行、设置因子水平、指定列小写转大写
：用作行索引的列号或列名。● usecols ：指定要读取的列。● dtype ：指定每列的数据类型。● engine ：指定使用的解析引擎，可选值有'xlrd'、'openpyxl'、'odf'等。● 其他参数用于处理缺失值、日期解析、注释等。1.3 read_excel示例代码 9 1 2 3 4 5 6 7 8 ...
index_col：指定作为行索引的列，默认为 None，表示不使用任何列作为索引。usecols：指定要读取的列范围，可以是列名称、列索引或一个包含列名称/索引的列表。dtype：指定列的数据类型。skiprows：跳过指定的行数。写入 Excel 文件：DataFrame.to_excel()import pandas as pd# 创建 DataFramedata = {'Name':...