pd.read_excel有什么参数
时间: 2024-02-22 21:44:29 浏览: 17
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()函数参数
pd.read_excel()函数是pandas库中用于读取Excel文件的函数。它的常用参数如下:
1. filepath_or_buffer:Excel文件的路径或者URL,可以是字符串、路径对象或者类文件对象。
2. sheet_name:要读取的工作表的名称或索引。默认为0,表示读取第一个工作表。
3. header:指定作为列名的行数,默认为0,表示使用第一行作为列名。如果设置为None,则不使用列名。
4. names:自定义列名,可以是列表或者数组。
5. index_col:指定作为行索引的列,默认为None,表示不使用行索引。
6. usecols:要读取的列的索引或者列名,可以是列表、元组、字符串或者可迭代对象。
7. nrows:要读取的行数,默认为None,表示读取所有行。
8. skiprows:要跳过的行数,默认为None,表示不跳过任何行。
9. skipfooter:要跳过的尾部行数,默认为0,表示不跳过任何行。
10. na_values:将指定值视为缺失值的列表或者字典。
11. parse_dates:将指定列解析为日期,默认为False。
12. date_parser:用于解析日期的函数,默认为None,表示使用pandas的默认解析器。
13. converters:用于将列数据转换为特定类型的函数或者字典。
14. dtype:指定每列的数据类型,可以是字典、numpy.dtype对象或者None。
15. squeeze:如果数据只有一列,则返回Series对象,默认为False。
16. engine:指定解析引擎,可以是xlrd、openpyxl或者其他可选引擎。
17. keep_default_na:是否保留默认的缺失值标记,默认为True。
18. verbose:是否显示读取过程中的详细信息,默认为False。
以上是pd.read_excel()函数的一些常用参数,你可以根据需要选择合适的参数来读取Excel文件中的数据。
pd.read_excel参数
引用。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *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%"]
[ .reference_list ]