pd.read_excel有什么参数

pd.read_excel函数有以下常见参数：

- io：文件路径或URL
- sheet_name：要读取的工作表名称或索引（默认为0）
- header：指定哪一行作为列名称（默认为0，即第一行）
- index_col：指定哪一列作为行索引
- usecols：要使用的列范围，可接受列名称或数字
- dtype：每列的数据类型
- parse_dates：是否尝试将数据解析为日期
- date_parser：用于日期解析的函数
- na_values：将被视为NaN的值
- thousands：千位分隔符（通常是','或'.'）

除了以上常见参数外，还有很多其他可选参数。

相关问题

pd.read_excel的参数

pandas库中的pd.read_excel()函数的参数如下：

- `io`：文件路径（字符串）或文件类型对象（如：file-like object）。必选参数。

- `sheet_name`：要读取的工作表名称或索引，可以是字符串、整数或列表。默认读取第一个工作表。

- `header`：指定表头的行数。默认是0，表示表头在第一行。

- `names`：用于替换表头的列表，必须与数据的列数相同。如果指定了header=None，则必须使用names参数指定列名。

- `index_col`：用作行索引的列编号或列名。可以是单个整数或字符串，也可以是列表或者范围（例如：“0,1,2”或“A:E”）。

- `usecols`：要读取的列，可以是列名或列索引。例如，使用“A:E”表示读取所有列。

- `dtype`：指定每列的数据类型，可以是字典或numpy.dtype对象。

- `parse_dates`：指定需要解析成日期格式的列。

- `date_parser`：用于解析日期的函数。

- `na_values`：将指定值视为缺失值。

- `skiprows`：要跳过的行数，可以是整数或列表。

- `nrows`：要读取的行数。

- `skip_footer`：文件末尾要跳过的行数。

- `converters`：将指定列的值转换为特定类型的函数。

- `true_values`/`false_values`：将指定值转换为True或False。

- `keep_default_na`：是否保留默认的缺失值列表。

- `verbose`：是否打印读取信息。

更多参数可以参考官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html。

pd.read_excel参数

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- *1* [【python】pandas库pd.read_excel操作读取excel文件参数整理与实例](https://blog.csdn.net/brucewong0516/article/details/79096633)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [Pandas read_excel()参数详解](https://blog.csdn.net/leenuxcore/article/details/106407522)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT0_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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