pd.read_excel读取的数据如何提取二维数组

使用pd.read_excel读取的数据可以通过以下方式提取为二维数组：

1. 首先，使用pd.read_excel函数读取Excel文件并将其存储在一个DataFrame对象中，例如：

   import pandas as pd
   df = pd.read_excel('data.xlsx')

2. 接下来，可以使用DataFrame对象的values属性将数据提取为二维数组，例如：

   data_array = df.values

这样，你就可以将Excel文件中的数据提取为一个二维数组data_array。

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pd.read_excel的返回值

pd.read_excel函数是pandas库中用于读取Excel文件的函数。它的返回值是一个DataFrame对象，DataFrame是pandas库中最常用的数据结构之一，类似于Excel中的表格。DataFrame可以理解为一个二维的数据结构，它由行和列组成，每列可以是不同的数据类型（例如整数、浮点数、字符串等）。

当使用pd.read_excel函数读取Excel文件时，它会将Excel文件中的数据读取到DataFrame对象中，并返回该对象。DataFrame对象可以通过多种方式进行操作和处理，例如筛选数据、计算统计量、进行数据可视化等。

以下是一个示例代码，展示如何使用pd.read_excel函数读取Excel文件并查看返回的DataFrame对象：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 查看DataFrame对象
print(df)

在上述代码中，'data.xlsx'是要读取的Excel文件的文件名。通过调用pd.read_excel函数并传入文件名作为参数，将Excel文件中的数据读取到DataFrame对象df中。然后，可以使用print函数打印df对象，以查看读取到的数据。

需要注意的是，pd.read_excel函数还有一些可选参数，可以用于指定要读取的Excel文件的具体位置、读取的工作表名称、读取的起始行和列等。可以根据实际需求进行设置。

f= pd.read_excel

`pd.read_excel` 是 pandas 库中的一个函数，用于从 Excel 文件中读取数据并加载到 DataFrame 对象中。DataFrame 是 pandas 提供的一种二维表格型的数据结构，非常适合处理表格数据。这个函数的基本语法如下：

import pandas as pd
data = pd.read_excel('文件路径', sheet_name='Sheet1', engine='openpyxl' 或 'xlrd', ...)

其中：
- `'文件路径'` 指定你要读取的 Excel 文件的完整路径。
- `sheet_name='Sheet1'` 可选参数，指定你要读取的工作表名称，默认为第一个工作表。
- `engine` 参数指定了解析引擎，如 `openpyxl` 适用于.xlsx格式，而 `xlrd` 适用于.xls格式。

使用这个函数时，你可以选择返回的数据范围、编码方式等其他选项，具体可以根据需要调整。通过 `read_excel`，你可以方便地将 Excel 数据转换成可以进行数据操作和分析的 pandas DataFrame。