read_excel()中属性
时间: 2024-01-17 10:03:18 浏览: 27
`read_excel()` 方法是 Pandas 中用来读取 Excel 文件的方法,其常用的属性包括:
- `io`: 指定 Excel 文件的路径或 URL。
- `sheet_name`: 指定要读取的工作表名称或索引。
- `header`: 指定列标签所在行数,默认为 0,也可以设置为 None。
- `index_col`: 指定行索引所在列数,默认为 None。
- `usecols`: 指定要读取的列数或列标签。
- `skiprows`: 指定要跳过的行数。
- `skipfooter`: 指定要跳过的末尾行数。
- `nrows`: 指定要读取的行数。
- `dtype`: 指定列的数据类型。
- `parse_dates`: 指定需要解析成日期时间类型的列。
- `date_parser`: 指定解析日期时间的函数。
- `converters`: 指定需要特殊转换的列。
- `na_values`: 指定需要转换为 NaN 的值。
这些属性可以在 `read_excel()` 方法中用作关键字参数来进行设置。例如:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col=0, usecols=[0, 1, 3, 5], skiprows=3, skipfooter=2, nrows=10, dtype={'col1': str, 'col2': float}, parse_dates=['date_col'], date_parser=lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y-%m-%d'), converters={'col3': lambda x: x.strip()}, na_values=[-99, 'NA'])
```
以上代码中的属性分别指定了要读取的工作表名称、列标签所在行、行索引所在列、要读取的列、要跳过的行和末尾行、要读取的行数、列的数据类型、需要解析成日期时间类型的列、解析日期时间的函数、需要特殊转换的列,以及需要转换为 NaN 的值。您可以根据自己的需求进行设置。