pandas读取excel文件指定行为表头

可以使用pandas的read_excel()函数中的header参数来指定表头所在的行数。例如，如果表头在第3行，可以将header参数设置为2（行数从0开始计数），如下所示：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，指定第3行为表头
df = pd.read_excel('sample.xlsx', header=2)

# 打印数据框
print(df)

这样就可以将第3行作为表头读取到数据框中。

相关问题

pandas读取excel文件打印表头

可以使用pandas的read_excel函数来读取excel文件，然后使用columns属性打印表头。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 打印表头
print(df.columns)

其中，'example.xlsx'是要读取的excel文件路径。打印结果为一个列表，包含了excel文件的所有表头信息。

pandas读取excel文件参数

pandas读取excel文件的参数有以下几个：

- `io`：文件名、URL或类文件对象，支持的文件格式包括xls、xlsx、xlsm、xlsb、odf、ods、odt、htm、html。
- `sheet_name`：要读取的工作表名称或索引。默认值是0，即第一个工作表。
- `header`：指定表头所在行数，默认为0，表示第一行为表头。如果没有表头，则设置为None。
- `names`：用于替换表头的列表，如果header=None，则需要设置。
- `index_col`：用作行索引的列编号或列名，如果不需要行索引，则设置为None。
- `usecols`：需要读取的列，可以是列编号或列名称。默认为None，表示读取所有列。
- `dtype`：指定列的数据类型。如果不指定，则会自动推断数据类型。
- `na_values`：指定要识别为缺失值的值。
- `skiprows`：跳过指定的行数。
- `nrows`：读取的行数。
- `skipfooter`：从文件底部跳过指定行数。
- `engine`：指定使用的解析引擎，可选值有'xlrd'、'openpyxl'、'odf'，默认为'xlrd'。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, usecols=[0, 1, 2], dtype=str)