pd.read_excel(r'usecols.xlsx',usecols=[0,1,2]) usecols参数为int列索引 usecols参数第4种: Str-list:[‘AAA’,’ccc’]使用数据表的表头字段。这里遇到了一个小BUG,如果使用这种方法没有读取出来,但又不报错,需要更新下pandas库,就可以了。 1 pd.read_excel(r'usecols
usecols: 'int | str | Sequence[int] | Sequence[str] | Callable[[str], bool] | None' = None,dtype: 'DtypeArg | None' = None,engine: "Literal['xlrd', 'openpyxl', 'odf', 'pyxlsb'] | None" = None,converters: 'dict[str, Callable] | dict[int, Callable] | None' = None,true...
在不指定usecols参数时,read_excel()会默认读取所有列。 importpandasaspd# 读取所有列df=pd.read_excel('example.xlsx')print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 2. 使用字符串指定列 通过字符串指定列名,usecols会读取与字符串匹配的列。 # 读取 A 和 C 列df=pd.read_excel('example.xlsx',usecols='AC')print(...
read_excel('data.xlsx', sheet_name=0, skiprows=range(1, 6)) # 读取Excel文件的第一个工作表的'A'列和'B'列的数据 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=0, usecols=['A', 'B']) Pandas read_excel函数的优势在于它可以方便地读取和处理Excel文件中的数据,提供了丰富的参数和选项来满...
天宫鹤 pandas.read_excel()使用usecols参数会报错!!! 解决方法:弃之不用。
pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, usecols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, converters=None, dtype=None, true_values=None, false_values=None, ...
pandas.read_excel(io , sheet_name=0 , header=0 ,names=None ,index_col=None , usecols=None , squeeze=False , dtype=None , engine=None , converters=None , true_values=None , false_values=None , skiprows=None , nrows=None , na_values=None ...
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。
由于某些自动化原因,我需要将usecols参数传递给 pandas.read_excel 函数。 问题是,当我不使用usecols参数时,数据加载时没有错误。 这是代码: import pandas as pd df = pd.read_excel(file) df.colums Index([u'col1', u'col2', u'col3', u'col with unicode à', u'col4'], dtype='object') ...
import pandas as pd #读取Excel文件中的特定范围列 df = pd.read_excel('filename.xlsx', usecols=[0, 1, 2]) ``` 在上面的示例中,我们使用`usecols`参数指定了要读取的列范围,其中0、1和2分别是要读取的列的索引。 需要注意的是,读取Excel文件的列名是从0开始的索引,而不是Excel文件中的实际列索引...