python excel千分位符

Python可以使用format函数或正则表达式来给数字添加千分位分隔符。使用format函数的方法是使用"{:,}"作为占位符，然后将数字传入format函数中即可。使用正则表达式的方法是使用re.sub函数，并传入适当的正则表达式来匹配需要添加分隔符的位置，并用逗号替换。具体的代码示例如下：

方法一（使用format函数）：

a = "{:,}".format(12345678)
print(a)

方法二（使用正则表达式）：

import re
a = '20003'
result = re.sub(r"(?<=\d)(?=(?:\d\d\d) $)", ",", a)
print(result)

请注意，上述代码仅为示例，具体的实现方式可能会根据具体情况有所不同。

相关问题

python pd.read_excel参数

### 回答1：
pandas库中的read_excel函数的参数，用于读取Excel文件，包括文件路径、sheet名称、行列范围、数据类型、缺失值处理等。具体参数如下：

1. filepath_or_buffer：Excel文件路径或文件对象。
2. sheet_name：要读取的sheet名称或sheet编号，默认为，即第一个sheet。
3. header：指定表头所在行数，默认为，即第一行。
4. index_col：指定索引列，默认为None，即不指定。
5. usecols：指定要读取的列，默认为None，即读取所有列。
6. dtype：指定每列的数据类型，可传入字典或类型名。
7. na_values：指定缺失值的标识符，可传入列表或字典。
8. skiprows：指定要跳过的行数，可传入整数或列表。
9. nrows：指定要读取的行数，可传入整数。
10. skipfooter：指定要跳过的尾部行数，可传入整数。
11. engine：指定解析引擎，可传入'openpyxl'或'xlrd'。
12. converters：指定每列的转换函数，可传入字典。
13. squeeze：是否将单列数据转换为Series，默认为False。
14. thousands：千分位分隔符，默认为','。
15. decimal：小数点分隔符，默认为'.'。

### 回答2：
pd.read_excel参数是Pandas中一个读取Excel文件的方法。使用该方法可以轻松地将Excel文件转换为Pandas中的DataFrame格式，以便进行数据清洗和处理。

1. filepath_or_buffer：Excel文件路径或数据流。

2. sheet_name：读取Excel文件中的特定工作表。可以是工作表名称，也可以是工作表编号（从0开始）。默认显示第一个工作表。

3. header：用作DataFrame列名的行号。默认值为0，表示将第一行作为列名。如果header=None，则不使用行名。

4. index_col：用作行号的列编号或名称。默认值为None。

5. names：指定列名称。如果header=None，则names必须有该值。

6. skiprows：要跳过的行数（从文件开头开始）。默认值为0，表示不跳过。

7. skipfooter：要跳过的行数（从文件结尾开始）。默认值为0，表示不跳过。

8. nrows：要读取的行数。默认值为None，表示读取所有行。

9. usecols：要读取的列列表。默认值为None，表示读取所有列。

10. dtype：每列的数据类型。可对不同列数据指定不同的数据类型。

11. verbose：打印日志信息。

12. encoding：用于解码Excel文件的编码格式，默认为UTF-8。

13. converters：用于转换特定列的函数或字典。

14. na_values：替换Excel文件中的缺失值。

15. keep_default_na：是否保留默认的缺失值列表。

在使用该方法时，我们需要传入filepath或buffer参数，指定要读取的Excel文件，同时搭配其他参数来控制读取的行数、列数、数据类型等。此外，还可以使用其他的方法对Excel表格进行读取，如read_csv()等。在实际项目中，我们应根据具体的需求选择使用哪种方法来进行数据处理。

### 回答3：
Python中的pandas库提供了一个非常方便的read_excel函数，通过该函数可以非常简便地读取和处理Excel文件。read_excel函数的参数非常多，本文将详细介绍这些参数的作用和用法。

首先是最基本的参数——filepath_or_buffer。这个参数指定了Excel文件的路径或者是名字。如果是绝对路径，那么就是文件所在的完整路径，如果是相对路径，就是相对于当前Python脚本的路径。如果文件在当前Python脚本的同一目录下，则可以用文件名代替路径。

下一个参数是sheet_name，用来指定要读取的Excel表格名。如果Excel文件中只有一个表格，则可以直接指定表格名，如果有多个表格，则可以传递一个列表，里面每个元素指定一个表格名，或者使用整数表示表格在Excel文件中的位置，参数表示要读取的Excel表格的索引。此外，这个参数还可以取值为None，表示忽略表格名，返回所有表格的内容的字典。

header参数用来指定表头，可以是一个整数，表示表头所在的行数，或者是一个列表，指定每一列的表头。

接下来是index_col参数，这个参数可以指定一个或多个列作为索引。默认情况下，索引列为0，也就是第一列。如果要指定多列，则需要传递一个由列号构成的列表。

usecols参数指定要读取哪些列，可以是要读取的列号构成的列表，或者是想要读取的列的名字。

接下来是dtype参数，这个参数用来指定读取数据时每个列的数据类型。通常情况下，可以用Python的数据类型来指定，也可以用Numpy的数据类型来指定。比如，可以通过{'names': ('a', 'b', 'c'), 'formats': ('i4', 'f4', 'U10')}来指定一个包含三列分别为整数、浮点数和字符串的表格。

parse_dates参数表示要将哪些列解析为日期时间格式。可以传递一个列号构成的列表，也可以传递一个布尔型的列表，指示每一列是否需要解析。

date_parser表示解析日期时间格式时使用的函数，通常情况下我们不需要指定这个参数，pandas自带了一个默认的解析函数，可以很好地处理大多数的日期时间格式。

na_values参数表示用哪个值来表示缺失值，默认为NaN。

sheet_prefix参数表示是否在行名前添加表格名。如果要在每一行行名前添加表格名，可以将这个参数设置为True。

用样例代码来演示读取excel文件：

import pandas as pd
data = pd.read_excel(filepath_or_buffer = 'sample.xlsx', sheet_name = 0)
print(data)

这段代码读取了当前目录下的sample.xlsx文件的第一个表格，然后打印出了表格中的内容。

以上就是Python中pandas库中read_excel函数的参数的详细介绍。熟练掌握这些参数，可以更轻松地读取和处理Excel文件。

pandas.read_excel 参数详细用法

pandas.read_excel() 是 pandas 中用于读取 Excel 文件的函数，其参数如下：

- io: str, file-like object or pathlib.Path，表示要读取的文件路径或 url。如果是 url，需要安装 xlrd 和 requests 库。
- sheet_name: str, int, list, or None，表示要读取的 sheet 名称或索引。可以传入单个名称/索引，也可以传入多个名称/索引构成的列表。默认值为 0，即读取第一个 sheet。
- header: int, list of int, default 0，表示列标题所在行数。如果文件中没有列标题，则设为 None。
- names: array-like, optional，表示用于替换列标题的名称列表。如果 header=None，则需要设置 names 参数。
- index_col: int, str, sequence[int/str], or False, default None，表示要使用作为行索引的列。可以传入单个列名/列索引，也可以传入多个列名/列索引构成的列表。如果设为 False，则不使用任何列作为行索引。
- usecols: str, list-like or callable, optional，表示要读取哪些列。可以传入单个列名/列索引，也可以传入多个列名/列索引构成的列表。如果是 callable，则需要定义一个函数来过滤列。
- dtype: Type name or dict of column -> type, optional，表示每列的数据类型。可以传入类型的名称或一个字典，字典的键为列名，值为类型名称。
- converters: dict, optional，表示每列需要使用的函数。可以传入一个字典，字典的键为列名，值为函数名称。
- na_values: scalar, str, list-like, or dict, optional，表示需要替换为 NaN 的值。可以传入单个值、字符串、列表或字典。如果是字典，则键为列名，值为需要替换为 NaN 的值。
- keep_default_na: bool, default True，表示是否保留默认的 NaN 值。
- verbose: bool, default False，表示是否打印读取信息。
- engine: str, optional，表示要使用的解析器。可以使用 xlrd、openpyxl 或 odfpy。
- squeeze: bool, default False，表示是否将单列 DataFrame 转换为 Series。
- thousands: str, optional，表示千分位分隔符的字符。
- decimal: str, default '.'，表示小数点分隔符的字符。
- **kwargs: 传递给底层 ExcelReader 的其他关键字参数。

示例：

import pandas as pd

# 读取文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col=0)

# 读取多个 sheet
df_dict = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name=['Sheet1', 'Sheet2'])

# 读取部分列
df = pd.read_excel('data.xlsx', usecols=['A', 'C'])

# 设置数据类型
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'A': str, 'B': float, 'C': int})

# 替换值为 NaN
df = pd.read_excel('data.xlsx', na_values=['#N/A', '-'])

# 传递给底层 ExcelReader 的其他关键字参数
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=1, skipfooter=2)