pd.read_excel的参数说明及作用

pd.read_excel是pandas库中的一个函数，用于读取Excel文件的数据。其参数说明及作用如下：

- io：指定要读取的Excel文件路径或网络URL；
- sheet_name：指定要读取的工作表名称或索引，默认为0，表示读取第一张工作表；
- header：指定是否将第一行作为列名，默认为0，表示不使用第一行作为列名；
- names：指定自定义列名；
- index_col：指定作为行索引的列编号或列名；
- usecols：指定读取哪些列；
- skiprows：指定跳过哪些行；
- nrows：指定读取的行数；
- skip_footer：指定跳过的行数；
- dtype：指定各列的数据类型；
- na_values：指定哪些值应该被视为缺失值；
- converters：指定将某些列值转换成指定的类型；
- engine：指定使用哪种类型的解析器来读取Excel文件，有“xlrd”、“openpyxl”和“pyxlsb”三种。

通过指定这些参数，pd.read_excel函数可以根据用户的需求来读取Excel文件中的数据。

相关问题

pd.read_excel参数

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- *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%"]
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pd.read_excel参数，举例说明

`pd.read_excel()` 是 Pandas 库中读取 Excel 文件的函数，常用参数如下：

- `io`：读取的 Excel 文件名或者文件路径。
- `sheet_name`：读取的 sheet 名称或者 sheet 序号，默认为 0。
- `header`：指定列名所在行数，默认为 0，即第一行。
- `index_col`：指定索引列的列号或者列名，默认为 None，不指定索引列。
- `usecols`：指定读取的列号或者列名，可以是一个列表或者字符串。
- `dtype`：指定读取的数据类型，可以是一个字典，键为列名，值为数据类型。
- `skiprows`：指定需要跳过的行数，可以是一个整数或者列表。
- `nrows`：指定读取的行数。
- `skipfooter`：指定需要跳过的底部行数。
- `na_values`：指定需要被识别为 NaN 的值。
- `keep_default_na`：指定是否保留默认的 NaN 值。
- `converters`：指定自定义转换函数，可以是一个字典，键为列名，值为函数。

举例说明：

import pandas as pd

# 读取 excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col=None, usecols='A:C', dtype={'A': str, 'B': float, 'C': str}, skiprows=[0, 1], nrows=10, skipfooter=0, na_values=['NA'], keep_default_na=True, converters={'B': lambda x: x * 1000})

# 输出读取的数据
print(df)

以上代码会读取名为 `data.xlsx` 的 Excel 文件中的 `Sheet1` sheet，从第 2 行开始读取，读取前 10 行，跳过底部行，将第 1 列解析为字符串类型，第 2 列解析为浮点数类型并乘以 1000，第 3 列解析为字符串类型，将 `NA` 视为 NaN 值。最后将读取的数据输出到控制台。