(1)将写入文件后缀名.xlsx改成.xls,否则进行写入操作很可能会出现:对excel文件操作并保存后(save函数),文件被破坏无法打开的情况 (2)要代码操作的文件不要打开,否则可能会有权限被拒报错:PermissionError: [Errno 13] Permission denied (3)若对一个单元格重复操作,会引发returns error:Exception: Attempt to ove...
pd.read_excel 是pandas 库中用于读取 Excel 文件的函数。它能够将 Excel 文件中的数据加载到 pandas 的 DataFrame 中,方便进行后续的数据分析和处理。以下是 pd.read_excel 的基本用法和参数说明: 函数作用 pd.read_excel 用于读取 Excel 文件(.xls 或 .xlsx 格式),并将文件中的数据转换为 pandas 的 DataFram...
pandas提供了read_excel函数来支持读取excel表里的数据,可以读取”xls”的excel文件,也可以读取”xlsx”类型的文件。read_excel函数功能强大,参数众多,我们并不定要掌握其全部的参数用法,但常用的参数还是需要了解,这样在操作EXCEL的时候才能做到游刃有余。下面就介绍read_excel()函数的用法及其参数说明。 先来看官方给...
data['公安局'] = pd.read_excel(xls, '公安局', index_col=None, na_values=['NA']) data['就业局'] = pd.read_excel(xls, '就业局', index_col=None, na_values=['NA']) # 等价于read_excel函数 data = pd.read_excel('unit_data.xls', ['公安局', '就业局'], index_col=None, n...
参考资料:Python读取excel,常用第三方库是xlrd,写入的是xlwt。 在读取excel的时候,代码如下: 代码语言:javascript 复制 ```python data = xlrd.open_workbook('data.xls') table = data.sheets()[0] nrows = table.nrows ncols = table.ncols``` ...
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_values=None,keep_default_na=True,...
复制In [32]: sheet = pd.read_excel('example.xls',sheetname=1,header =None,skip_footer=1,index_col=1,names=['a','b','c']) ...: In [33]: sheet Out[33]: a b c1315学生324老师 总体而言,pandas库的pd.read_excel和pd.read_csv的参数比较类似,且相较之前的xlrd库的读表操作更加简单...
解释：文件格式不支持 pandas的read_excel函数支持读取.xlsx和.xls格式的Excel文件。如果尝试读取其他格式的文件，可能会出现不支持的错误。解决这个问题的方法是确保文件是.xlsx或.xls格式，或者转换文件格式后再进行读取。文件路径错误 当使用read_excel函数时，需要正确指定Excel文件的路径。如果路径错误或...
其实read_excel函数作用不仅仅从一个Excel文件中读取数据到DataFrame中。这个函数支持包括xls, xlsx, xlsm, xlsb, odf, ods 以及odt多种格式,而且不仅支持读一个sheet,而且支持读取多个sheet。 按照惯例,我们还是先看一下这个函数有哪些参数: pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=...
pandas.read_excel()支持从本地或URL中读取xls,xlsx,xlsm,xlsb和odf,并存储为DataFrame的数据类型 read_excel()的参数如下: pandas.read_excel( io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, ...