选择指定行的数据 一旦我们成功读取了Excel文件,接下来就是从中选择指定行的数据。我们可以使用DataFrame对象的loc或iloc属性来实现这个目的。 loc属性是基于行和列的标签进行数据选择的,而iloc属性则是基于行和列的索引进行数据选择的。在这里,我们只关注行的选择,因此可以使用loc或iloc中的任意一个。 下面是一个示例...
（9） engine：可以接受的参数有“ xlrd”，“ openpyxl”或“ odf”，用于使用第三方的库去解析excel文件。（10）true_values 和 false_values参数一般用不到，将指定的文本转换为True或False，默认为None。(11） skiprows：是指跳过指定的行。skiprows=1 跳过第1行 skiprows=[2,4,5] 跳过第2，4，5行 sk...
pd.read_excel(r"D:datastudent-score.xlsx",sheet_name=1,header=2)#指定位置是2的行作为列名 1. 输出结果: 这样就符合要求了! 对header参数的其他设置 为了满足好奇心,我们也实验一下其他的参数,比如整数组成的列表,换个多重索引的表见证一下: pd.read_excel(r"C:UsersEDZDesktop多层索引.xlsx",header=...
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: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 import pandas as pd # 读取Excel文件的前5行数据 df = pd.read_excel('data.xlsx', nrows=5) # 读取Excel文件的...
用于指定用作列名的行号(从 0 开始计数)。如果文件中没有列名,可以设置为 None。names:array-like, default None。用于指定列名。如果文件中没有列名,或者你想要使用不同的列名,可以通过此参数提供。usecols:A, B, C, ..., Z, or range(0, 8), default None。用于指定要读取的列。可以是 Excel 列名(如...
比如这种数据就需要在读入数据的时候指定哪一行作为列名：开头有空行，直接读取试一下：是这种效果（截取部分数据图像）：header参数可以有效的解决这个问题，可以看到行标签为1的数据才是我们需要的列名，所以在读取数据的时候进行设置就可以了：输出结果：这样就符合要求了！对header参数的其他设置 为了满足好奇心，我们...
pd.read_excel(r"C:\Users\EDZ\Desktop\多层索引.xlsx",header=[0,1],index_col=0))#指定两行作为列名 输出结果: 能看到的确有两行列名! 如果不要列名是什么样子呢? pd.read_excel(r"D:\data\student-score.xlsx",sheet_name=1,header=None ) ...
2.header:指定作为列名的行,默认0,即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据;若数据不含列名,则设定 header = None In [9]: data=pd.read_excel(file_path,sheet_name=2,header=None)data Out[9]: In [10]: data=pd.read_excel(file_path,sheet_name=2,header=None,names=['a','b','c'...
要注意的是,这里和read_csv函数中有所不同,在read_csv函数中,只指定names参数,header就为None,但是在read_excel函数中header默认值始终为0,因此此时如果不将header手动调整为None,第一行数据会首先被当做表头读入,然后被names参数定义的表头替换,这样数据就少了一行了。如果文件中有表头,但是我们对表头不满意,使用...
综上,sheet_name空值既可以通过sheet位置也可以通过sheet名字来指定读入哪个sheet的数据。 header参数 这个参数是用来指定哪一行作为列名的,默认是第0行,接收的参数可以是整数(指定第几行作为列名),可以是有整数组成的列表(指定哪几行作为列名,是的,列名可以有多行,是不是有点突破认知?),也可以是None(没有列名)。