1、重置DataFrame的索引,并使用默认索引。 2、如果DataFrame有多个行索引,则此方法可以删除一个或多个行索引级别,可以让行索引变成列。 3、参数说明 level:只从行索引中删除给定的索引级别,默认情况下删除所有级别。level是原始df的index的层级,可用数字/名称表示。用数字表示的时候,0代表第一级行索引,1代表第二级...
是一种在数据处理中常用的操作。pandas是一个强大的数据分析工具,而read_excel是pandas库中用于读取Excel文件的函数。 在读取Excel文件时,可以通过指定参数来更改索引列。索引...
'a5’这列就变为第一列,也就是索引位置了,意思是每次该列每次都打印出来(作为索引出现),比如说,我想要打印出第‘a1’列 print(data['a1']) 1. 这个时候可以看到我们导出数据作为索引的第一列又再次出现了
指定列为索引列,默认为None,也就是索引为0的列用作DataFrame的行标签。 None: int整数:指定第几列为索引列 选择第一列"ID"列为索引列 list of int:选择列表中的整数列为索引列 6.usecols(int, str, list-like, or callable default None) 默认为None,解析所有列。 如果为str,则表示Excel列字母和列范围的...
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,...
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_excel(r"D:\data\student-score-space.xlsx")#没有对“姓名”列进行去除空格的操作
(6)index_col参数:指定列为索引列,也可以使用u”strings” data= pd.read_excel(basestation, index_col="NUM-3") printdata输出: ID NUM-1NUM-2NUM-36613690114216860236902785215213690314460046836904954576953690569596 (7)names参数: 指定列的名字。 data= pd.read_excel(basestation,names=["a","b","c","e...
df = pd.read_excel('example.xlsx', header=1) 如果Excel文件没有表头,可以将header参数设置为None,并在读取后手动设置列名。 ?七、其他常用参数 除了上述参数外,read_excel()函数还有许多其他常用参数,可以根据需要进行设置。例如: index_col:将某一列设置为索引列。skiprows:跳过指定的行。na_values:...
其中，字符串用于工作表名称。 整数用于零索引工作表位置。 字符串/整数列表用于请求多个工作表。设置None获取所有工作表。有时候一个excel工作簿中包含有很多个sheet工作表，如果不指定默认为0，数据读入的时候默认读入的是第一个位置的sheet。常用的是指定sheet位置或者名字，还是来个例子：输出结果和不指定sheet时的...
index_col:指定列为索引列,索引从 0 开始 index_col = 1 index_col = “名称” 代码语言:javascript 复制 # 读取多个表importpandasaspd order_dict=pd.read_excel(r'C:\Users\sss\Desktop\test.xlsx',header=0,usecols=[2,3]names=["Name","Number"],sheet_name=["Sheet1","Sheet2"],skiprows=rang...