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...
然后,我们通过设置selected_cols为包含Name和Age的列表来选择需要读取的列。最后,我们使用pd.read_excel函数来读取Excel文件,并将usecols参数设置为selected_cols。 5. 总结 通过本文,我们了解了如何在Python中使用read_excel函数的usecols参数来选择需要读取的列。首先,我们需要导入pandas库。然后,我们使用read_excel函数...
df=pd.read_excel('文件路径',usecols=['列名1','列名2',...]) 1. 其中,文件路径是Excel文件的路径,可以是相对路径或绝对路径。usecols参数是一个列表,用于指定要读取的列名。可以指定多个列名,用逗号分隔。如果不指定usecols参数,则读取所有列的数据。 示例:读取Excel文件的指定列数据 假设我们有一个名为data...
1.1 read_excel函数概述 read_excel 函数是Pandas库用于读取Excel文件的主要函数之一。它支持读取多种Excel格式，包括 .xls 、.xlsx 等。1.2 read_excel函数参数说明 9 1 pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,engine=None,converters=None,na...
read_excel函数中usecols参数的使用(read excel参数) 使用数据框DataFrame类的read_excel函数读取excel表格,生成DataFrame实例,通常是每次进行数据处理的必备操作步骤。多次使用之后,思考了如何从excel表格中获取有用的数据列的问题。通过关键字参数usecols可以控制读取哪些列到数据框中。结合python文档说明,总结如下: ...
天宫鹤 pandas.read_excel()使用usecols参数会报错!!! 解决方法:弃之不用。
usecols='A:C,E:F' 设置区间 usecols = [0,2,3,4] 函数 一般用匿名函数就行 2.5 squeeze 默认为False。如果设置squeeze=True则表示如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series。 一般不设置。 2.6 指定列的类型dtype (Type name or dict of column) ...
当我们用pandas的read_excel读取excel数据时,会遇到excel工作表里有非常多的列,但我们在做数据分析时可能只需要用到其中的部分列。这个时候就需要用到read_excel的usecols参数(Usecols是use columns的缩写),用来指定read_excel读取excel表时只读取usecols指定列的数据。Usecols参数的值有以下四种形式: ...
(6)usecols:默认为None,解析所有列。 1、使用字符串参数,如"A:G"或"A, B, D:G"可以解析指定列。 2、整数2代表解析到第2列(即0/1/2共3列),数组[0, 1, 2]与整数2效果一致。 (7)squeeze:默认false,为true时代表如果解析数据只有一列则返回一个Series类型数据而非DataFrame。
使用扩展库pandas的函数read_excel()读取Excel文件时,可以使用参数usecols指定只读取哪几列的数据。A.正确B.错误