Pandas是Python中用于数据分析和操作的强大库,它提供了许多方便的函数来处理各种格式的数据。 Excel文件作为一种常见的数据存储格式,在数据处理中经常用到。 Pandas提供了read_excel()函数来读取Excel文件,以及to_excel()函数将数据写入Excel。 本文将详细解析这两个函数的用法,并通过代码示例展示它们在不同
storage_options: 'StorageOptions' = None)这里安装的是pandas 2.0.3版本，可以看到read_excel函数有26个参数，虽然有这么多的参数，但是实际工作中只用到很少的部分，因为已经帮我们设置好了默认的参数。2、read_excel参数详解 （1） io ：用来指定文件路径或文件对象 （2） sheet_name：要读取的表格名称，默...
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,告诉函数我们想要读取那个sheet。这个参数的默认值是0,表示读取第一个sheet。这里我们让函数读取sheet2: >>>df = pd.read_excel(r'C:\Users\yj\Desktop\data.xlsx' ,sheet...
df4 = pd.read_excel('usecols.xlsx',usecols=None)# 默认 df4 结果如下: ② usecols=[A,C] df4 = pd.read_excel('usecols.xlsx',usecols='A,C') df4 结果如下: ③ usecols=[A,C:D] df4 = pd.read_excel('usecols.xlsx',usecols='A,C:D') df4 结果如下: ④ usecols=[0,2] df4 =...
然后,使用read_excel()函数读取Excel文件。该函数将返回一个DataFrame对象,该对象包含Excel文件中的数据。read_excel()函数的语法如下: pandas.read_excel(io, engine=None, **kwds) 其中,io参数指定要读取的Excel文件的路径和文件名。例如,如果要读取名为“example.xlsx”的Excel文件,可以使用以下语句: df = pd...
Pandas是一个基于Python的数据分析库,提供了丰富的数据处理和分析工具。其中的read_excel函数是Pandas库中用于读取Excel文件的函数之一。 read_excel函数可以用于读取Excel文件中的数据,并将其转换为Pandas的DataFrame对象,以便进行后续的数据处理和分析操作。在读取Excel文件时,可以通过设置参数来控制只读取前几行的数据。
1. Pandas中的read_excel函数 1.1 read_excel函数概述 read_excel 函数是Pandas库用于读取Excel文件的主要函数之一。它支持读取多种Excel格式，包括 .xls 、.xlsx 等。1.2 read_excel函数参数说明 9 1 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,...
pandas的read_excel函数支持读取.xlsx和.xls格式的Excel文件。如果尝试读取其他格式的文件，可能会出现不支持的错误。解决这个问题的方法是确保文件是.xlsx或.xls格式，或者转换文件格式后再进行读取。文件路径错误 当使用read_excel函数时，需要正确指定Excel文件的路径。如果路径错误或文件不在当前工作目录下...
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。
>>>print help(pandas.read_excel) Help onfunctionread_excelinmodulepandas.io.excel:read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, ...