print(ws['A1']) # 获取A列的第一个对象 print(ws['A1'].value) c = ws['B1'] print('Row {}, Column {} is {}'.format(c.row, c.column, c.value)) # 打印这个单元格对象所在的行列的数值和内容 print('Cell {} is {}\n'.format(c.coordinate, c.value)) # 获取单元格对象的所在列...
默认从excel中取出的数据打印出来会有问题: 数字一律按浮点型输出,日期输出成一串小数,布尔型输出0或1,所以我们必须在程序中做判断处理转换成我们想要的数据类型 ⑦获取工作表第一行的所有字段列表 table.row_values(0) 1. 3、写一个自动获取excel表内容的类 本代码已实现自动转换单元格数据类型,不会发生整形数字...
值为int或str类型,默认None,指定第几列做为新的索引列 int时,按索引传参,超出列的长度后会抛出IndexError错误:listindex out ofrange str时,按第一行的列名传入,不存在该列名时抛出ValueError错误: Index age invalid usecols 值为None、str、list类型,指定读取表格的指定列 None时,读取整个excel列 str时,只能按...
1.使用pandas的read_excel方法读取Excel文件,并将结果保存到一个DataFrame对象中。 2.在读取时,可以通过指定参数`usecols`来选择要读取的列。`usecols`参数可以接受一个列表,列表中的元素可以是列的索引、列的名称或者是一个由索引和名称组成的元组。在这个参数中,我们可以指定要读取的范围列。 下面是一个使用pandas...
如usecols="col_name1,col_name2",表示读取列名为col_name1和col_name2这两列 PS:另一种读取指定列的方法: xl_file = pd.read_excel('D:/SnapPython/TestDF.xlsx', sheet_name='Sheet 2')['ForeignKey'] 例如: 先获取整个sheet df = pd.read_excel( ...
int时,按索引传参,超出列的长度后会抛出IndexError错误:listindex out ofrange str时,按第一行的列名传入,不存在该列名时抛出ValueError错误: Index age invalid usecols 值为None、str、list类型,指定读取表格的指定列 None时,读取整个excel列 str时,只能按照excel的格式指定列,如"A: G",读取A列到G列的所有列...
按read_excel列出缺少的列 read_excel是pandas库中用于读取Excel文件的函数。该函数可以读取Excel文件的数据,并将其转化为DataFrame格式,方便进行数据处理和分析。 要按read_excel列出缺少的列,需要先读取Excel文件,并获取Excel表格中的所有列名。然后,可以通过比较预定义的列名列表与实际读取到的列名列表,找出缺少的列。
利用pandas读入数据时,经常是通过pd.read_excel(r'path.xlsx')但有时,可能只需要表格中的某些列,当读入整张表格后,再通过索引选取需要的列,例如某个数据处理过程可能只需要['班级', '姓名', '语文']这三列数据。 按以前的习惯代码可能就写成如下: ...
步骤一:读取Excel文件 首先,我们需要使用pandas库来读取Excel文件。以下是读取Excel文件的代码示例: importpandasaspd# 读取Excel文件data=pd.read_excel('file.xlsx') 1. 2. 3. 4. 步骤二:选择指定列 接下来,我们需要选择我们感兴趣的列。你可以通过列名或者索引来选择列。以下是选择指定列的代码示例: ...