将'列名'替换为你想要设置为索引列的列名。设置inplace参数为True表示在原始DataFrame对象上进行修改,而不是创建一个新的对象。 打印修改后的DataFrame对象: 代码语言:txt 复制 print(data) 这将输出修改后的DataFrame对象,其中索引列已经被更改。 使用pandas和read_excel更改索引列的优势是可以方便地对数据进行索引和...
header=0 这是默认值，使用表格的第一行作为表头；header=None 针对没有表头的表，重新设置列索引；header=1指定第二行作为表头；（4） names：重新设置列索引的名称，针对没有表头的数据可以使用，一般情况下用不到。（5） index_col：设置行索引，也就是第一列的数据内容。（6） usecols：是指读取表格用到的...
drop:True/False 表示释放出来的行索引,变成列之后,是否要删除。 col_level:将释放出来的行索引作为列,插入到指定的列级别位置,默认情况下,它被插入到第一层。col_level表示列的层级。 col_fill:将释放出来的行索引作为列,插入到指定的列级别位置,并且给该列设置列名,如果没有设置,则重复其行索引名。 举例说明...
sheet_name = 0 默认设置。第一个sheet页。 sheet_name = None 这不是默认选项,如果这么设置,是读取所有的sheet。 如果读取了多个sheet页。返回的是字典。键是'Sheet1'这种名称形式或者0这种索引形式。值是DataFrame对象。 2.2 设置表头 headernames 【header】 默认为0,第一行为表头。 header = None 不指定表...
2、索引和标头可以通过index_col和标头参数指定 pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=None, header=None) 0 1 2 0 NaN Name Value 1 0.0 string1 1 2 1.0 string2 2 3 2.0 #Comment 3 1. 2. 3. 4. 5. 6. 3、列类型是推断式的,但可以显式指定 ...
表名用字符串表示,索引表位置用整数表示;字符串/整数列表用于请求多个表;没有设置时将会自动获取所有表; 可行的调用方式: Defaults : 第一页作为数据文件 1 :第二页作为数据文件 “Sheet1” :第一页作为数据文件 [0,1,“SEET5”] :第一、第二和第五作为作为数据文件 ...
如果数据中还有其他字符我们想将其作为缺失值,可以用na_values这个参数来设置。详见我们前面的文章。 parse_dates 这个参数用来解析时间日期类型的数据。可以接收布尔值、列表、二位列表、字典等。如果指定为布尔值True,配合index_col参数可以将日期时间列解析为日期时间索引。如果指定为list,可以将数据中一个或多个日期...
如果你想要读取多个工作表,可以将 sheet_name 参数设置为 None,或者提供一个包含多个工作表名称/索引的列表: python # 读取 Excel 文件中的所有工作表 df_dict = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=None) # df_dict 是一个字典,键是工作表名称,值是对应的 DataFrame for sheet_name, df in df_dict...
index=True:是否保存索引列 startcol=0:起始行 merge_cells=True:是否合并单元格 encoding=None:指定编码,常用 utf-8 float_format=None:浮点数保存的格式,默认保存为字符串 float_format=’%.2f’ # 保存为浮点数,保留2位小数 engine=None:保存格式,指定io.excel.xlsx.writer、io.excel.xls.writer、io.excel...
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: ...