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...
1、使用xlwt模块要注意: (1)将写入文件后缀名.xlsx改成.xls,否则进行写入操作很可能会出现:对excel文件操作并保存后(save函数),文件被破坏无法打开的情况 (2)要代码操作的文件不要打开,否则可能会有权限被拒报错:PermissionError: [Errno 13] Permission denied (3)若对一个单元格重复操作,会引发returns error:...
basestation ="F://pythonBook_PyPDAM/data/test.xls" data = pd.read_excel(basestation) print data 输出一个dataframe 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 ID NUM-1 NUM-2 NUM-3 0 36901 142 168 661 1 36902 78 521 602 2 36903 144 600 521 3 36904 95 457 468 4 36905 69...
Python 读写Excel 可以使用 Pandas,处理很方便。但如果要处理 Excel 的格式,还是需要 openpyxl 模块,旧的 xlrd 和 xlwt 模块可能支持不够丰富。Pandas 读写 Excel 主要用到两个函数,下面分析一下 pandas.read_excel() 和 DataFrame.to_excel() 的参数,以便日后使用。 1. pandas.read_excel 代码语言:javascript...
支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb、odf、ods、odt文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。 函数用法如下: read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype: 'DtypeArg | None' = None, engine=None, converters=None, true...
python read_excel 编码方式 pandas.read_excel()的作用:将Excel文件读取到pandas DataFrame中。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb和odf文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。 以下是该函数的全部参数: pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=...
xlsxpath1=r'C:\Users\geovindu\PycharmProjects\pythonProject1\2月0.xlsx' xls=pd.read_excel(io=xlspath, sheet_name='Sheet1',index_col=(0,1))# xlsx=pd.read_excel(io=xlsxpath, sheet_name='Sheet1',index_col=(0,1))# print(xls.head()) ...
复制In [32]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname=1,header =None,skip_footer=1,index_col=1,names=['a','b','c']) ...: In [33]: sheet Out[33]: a b c1315学生324老师 总体而言,pandas库的pd.read_excel和pd.read_csv的参数比较类似,且相较之前的xlrd库的读表操作更加简单...
()的作用:将Excel文件读取到pandasDataFrame中。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb和odf文件扩展名。 支持读取单一sheet或几个sheet。 以下是该函数的全部参数,等于号后面是该参数的缺省值,参数看着很多,但其实我们日常用到的就几个:
import pandas as pd# 更新xlrd库后,成功读取Excel文件df = pd.read_excel('example.xls')print(df.head()) # 打印数据框的前几行以验证读取成功 五、注意事项 依赖库版本:在编写代码时,要注意所使用的库及其依赖库的版本兼容性。特别是当使用到第三方库时,应定期检查并更新这些库,以确保它们的版本相互兼容...