pd.read_excel跳过空行

在使用pd.read_excel函数时，可以通过skiprows参数来跳过空行。如果要跳过所有的空行，可以将skiprows参数设置为一个列表，列表中的元素为空行的索引。例如，如果要跳过第2行和第5行的空行，可以使用pd.read_excel(path, skiprows=\[1, 4\])。这样，在读取Excel文件时，这些空行将被跳过，不会包含在结果中。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas库pd.read_excel常用参数设置](https://blog.csdn.net/Fighting0429/article/details/117153377)[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^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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相关问题

解释：pd.read_excel

pd.read_excel是Pandas库中的一个函数，用于读取Excel文件中的数据并将其转换为Pandas数据帧（DataFrame）的格式。它可以读取Excel文件的不同格式，包括.xls和.xlsx，并允许对数据进行处理和分析。该函数的语法如下：

pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, dtype=None, na_values=None, verbose=False, engine=None, convert_float=True, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, skipfooter=0, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skip_blank_lines=True, parse_dates=None, keep_date_col=False, decimal='.', **kwds)

其中，io参数表示Excel文件的路径或URL，sheet_name表示要读取的工作表名称或索引，header表示数据的列名在哪一行，names表示指定列名，index_col表示索引列的列号或列名，usecols表示要读取的列数或列名，dtype表示每列的数据类型，na_values表示需要替换为NaN的值，verbose表示是否显示错误信息，engine表示使用的解析引擎，convert_float表示是否将浮点数转换为浮点数类型，converters表示每列的转换器，skiprows表示要跳过的行数，nrows表示要读取的行数，skipfooter表示要跳过的页脚行数，parse_dates表示是否解析日期，date_parser表示日期解析函数，thousands表示千分位分隔符，comment表示注释字符，skip_blank_lines表示是否跳过空行，parse_dates表示是否解析日期，keep_date_col表示是否保留日期列，decimal表示小数点符号，**kwds表示其他可选参数。

为什么使用pd.read_excel会出现一列unname

出现一列名为"Unnamed"的列可能是由于Excel文件中存在空列或空行导致的。在读取Excel文件时，pandas会将这些空列或空行读取为一个名为"Unnamed"的列。可以通过删除Excel文件中的空列或空行来解决这个问题，或者在读取Excel文件时使用参数"skiprows"和"skipcolumns"来跳过这些空行或空列。