数据清理:利用 read_excel() 将Excel 数据导入 DataFrame 后,可以对数据进行清理、格式转换和预处理。 自动化工作流:用于读取和处理多个 Excel 文件中的信息,便于数据的自动化处理和报告生成。 总结 pandas.read_excel() 是一个强大的方法,用于从 Excel 文件导入数据。它提供了许多选项以适
另外,如果要读取Excel文件时使用其他引擎(如xlrd或openpyxl),可以在调用read_excel()函数时指定engine参数。例如,如果要使用openpyxl引擎读取.xlsx格式的Excel文件,可以使用以下语句: df = pd.read_excel('example.xlsx', engine='openpyxl') 除了读取Excel文件外,Pandas还提供了许多其他功能,用于处理和分析数据。例如,...
在使用Pandas库的read_excel函数读取Excel文件时,有时会遇到版本不兼容的报错。本例中,用户尝试使用Pandas读取一个Excel文件,但系统抛出了一个ImportError,指出Pandas需要xlrd库的2.0.1或更新版本,而目前安装的是1.2.0版本。 二、可能出错的原因 这个报错的原因很明确:Pandas库依赖于xlrd库来读取Excel文件,特别是.xls...
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...
在Python的数据分析库pandas中,read_excel函数是用于从Excel文件中读取数据的强大工具。通过使用这个函数,用户可以从Excel文件(如.xlsx或.xls格式)中读取数据,并将其转换为DataFrame对象,以便进行进一步的数据处理和分析。read_excel函数的基本语法如下: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, index_col=Non...
pandas.read_excel(io , sheet_name=0 , header=0 ,names=None ,index_col=None , usecols=None , squeeze=False , dtype=None , engine=None , converters=None , true_values=None , false_values=None , skiprows=None , nrows=None , na_values=None ...
将Excel文件读取到pandas DataFrame中,支持本地文件系统或URL的’xls’和’xlsx’文件扩展名,带有这两种扩展名的文件,函数都可以处理。 三、常用参数说明 io参数 io参数可以接受的有:str,Excel文件,xlrd.Book,路径对象或类似文件的对象。其中最常用的是str,一般是文件路径+文件名,需要注意的是文件名...
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场景下的应...
01 pandas——read_excel()方法学习 def read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, verb...
pandas常用方法之read_excel详解 数据准备 准备测试数据如下: fl_path=r"C:\Users\Desktop\test.xlsx" dic={ 'num': ['001','002','003','004'], 'name': ['jack','bob','alice','peter'], 'age': [22,19,21,18], 'gender': ['man','man','woman','man']...