一、read_excel()函数简介 Pandas是一个开源的数据分析和操作库,它提供了快速、灵活和表达力强的数据结构,旨在使数据清洗和分析工作变得更加简单易行。Pandas是基于NumPy构建的,因此可以与NumPy无缝集成。 read_excel()函数用于读取Excel文件并将其转换为Pandas的DataFrame对象。这是处理Excel数据的基础。 1.1 基础语法 ...
read_excel()加载函数为read_excel(),其具体参数如下。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, co 常⽤参数解析:io : string, path object ; excel ...
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...
converters : 字典 , 默认 None 在某些列中转换值的函数的命令。键可以是整数或列标签,值是接受一个输入参数的函数,Excel单元格内容,并返回转换后的内容。 dtype : 类型名称或dict的列-》其他类型,默认None 数据或列的数据类型。 例如。 {‘a’:np.float64,’b’:np.int32}使用对象保存Excel中存储的数据,...
从上面的例子中,我们发现read_excel函数默认读取的是sheet1。其实我们可以指定sheet_name这个参数来指定函数读取那个sheet。这个参数可以接收int、str、list或者None,默认值为0。 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,...
在Python pandas中,ExcelFile和read_excel都是用于读取Excel文件的类或函数。它们都可以将Excel文件转换为DataFrame对象,使得我们可以在Python中对数据进行处理和分析。然而,它们在使用方式和功能上有一些区别。ExcelFile是pandas中的一个类,它表示一个Excel文件。当我们使用pandas读取Excel文件时,实际上是创建了一个Excel...
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。
在Python中使用pandas库的read_excel函数读取Excel数据时,如果Excel中包含中文数据,可能会出现乱码现象。这是因为Excel默认使用的字符编码与Python默认使用的字符编码不一致所致。解决这个问题的关键是要将读取到的数据按照正确的字符编码进行解码。 解决方案 解决中文数据乱码问题的方法有多种,下面将介绍两种常用的方法:使用...
readexcel函数是Python中一个用于读取Excel文件的函数。它可以从Excel文件中读取数据,并将其转换为Python中的数据结构,例如列表或字典。这使得我们可以使用Python来处理和分析Excel文件中的数据。 如何使用readexcel函数? 在使用readexcel函数之前,我们需要安装一个名为openpyxl的Python库。这个库可以通过pip install openpyxl...
首先,认识一下pd.read_excel(),函数的官方文档是这么说的: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; 然后它的函数完整版长这个样子: 在这里插入图片描述 没想到吧,它它它…它居然有二十多个参数,是不是有点出乎意料,接...