Pandas 可以对各种数据进行运算操作,比如归并、再成形、选择,还有数据清洗和数据加工特征。 一、IO读取 pandas的io读取函数,都是read_开头的。当然还有其他函数。 具体的自行通过help()查看用法。 二、.read_excel() 参数 这里只用.read_excel()作为例子。 支持从本地文件系统或URL读取的xls,xlsx,xlsm,xlsb、odf...
pip install pandas openpyxl 然后,在Python脚本中导入必要的库: import pandas as pd ?三、读取Excel文件 使用read_excel()函数读取Excel文件时,需要指定文件的路径和名称。例如,读取名为example.xlsx的Excel文件: df = pd.read_excel('example.xlsx') 这将返回一个DataFrame对象df,其中包含Excel文件中的...
pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, parse_...
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.read_excel('example.xlsx') 这将返回一个名为df的DataFrame对象,其中包含Excel文件中的数据。除了io参数外,read_excel()函数还支持...
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。 3)usecols参数 含义:选择读取一张表中的指定列;
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,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: ...
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...
复制importpandasaspd#定义路径IOIO ='文件1.xlsx'#读取excel文件sheet = pd.read_excel(io=IO)#此处由于sheetname默认是0,所以返回第一个表print(sheet)#上述列表返回的结果和原表格存在合并单元格的差异 sheetname:默认是sheetname为0,返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 。注意:int/st...
2.数据集的第一列实际上是字符型的字段,如何避免数据读入时自动变成数值型字段 import pandas as pd child_cloth = pd.read_excel(io = r'D:\data_test02.xlsx', header = None, names = ['Prod_Id','Prod_Name','Prod_Color','Prod_Price'], converters = {0:str}) child_cloth out:...
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...