首先,我们需要指定文件路径,可以是本地文件路径或者远程文件URL。使用pd.read_excel函数读取Excel文件后,将数据保存到一个DataFrame对象中。 importpandasaspd# 读取Excel文件df=pd.read_excel('path/to/file.xlsx') 1. 2. 3. 4. 3. 识别表头 read_excel函数会自动识别Excel文件中的表头。它会将第一行作为默认...
首先,我们需要读取Excel文件。这里我们使用pandas库的read_excel函数来读取Excel文件。 df=pd.read_excel('file_path.xlsx',header=None) 1. 上面的代码中,file_path.xlsx是你需要读取的Excel文件的路径,header=None表示不使用默认表头。 步骤3:添加默认表头 接下来,我们需要添加默认表头。默认表头可以是任意字符串,...
第一种方法：通过参数skip进行控制 read_excel(path,skip=3)第二种方法：选择range进行约束 read_excel...
如果读取工作簿中所有表格，可以使用sheet_name=None。（3） header：指定某一行作为表头 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）...
('1990-08-07 00:00:00'),'看剧', nan], ['小米',24, Timestamp('1991-12-12 00:00:00'),'足球', nan], ['大锤',26, Timestamp('1988-09-09 00:00:00'),'看剧','个人']], dtype=object)#同样可以根据表头名称或者表的位置读取该表的数据#通过表名In [17]: sheet = pd.read_...
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,...
1.该表没有表头,如何读取数据的同时就设置好具体的表头; 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...
names=None, #自己定义一个表头(列名). index_col=None, #将哪些列设为索引. usecols=None, #指定读取excel中哪些列的数据,默认为None,表示读取全部. squeeze=False, #默认为False,如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series。 dtype=None, #接收dict,设置数据类型,具体到每列. engine=None, #如果io不是...
#传递sheet_name=3,header=[0,1],读取第4个表(Sheet4),以第4个表的1-2行为表头。 pd.read_excel(r'header.xlsx',sheet_name=2,header=0) 6、传入sheet_name=2参数,header=1,pd.read_excel(r'header.xlsx',sheet_name=2,header=1,index_col=0),读取第三个表(Sheet3),跳过第一行空行,以第二行...
header:指定表头所在的行数,默认为0,表示使用第一行作为表头。 nrows:指定要读取的行数,默认为None,表示读取所有行。 usecols:指定要读取的列的范围,默认为None,表示读取所有列。 skiprows:指定要跳过的行数,默认为None,表示不跳过任何行。 示例用法: