pandas读取特定路径的excel文件
时间: 2023-11-12 17:21:08 浏览: 122
好的,我可以回答这个问题。您可以使用pandas的read_excel函数来读取指定路径下的excel文件。例如,如果您的文件名为example.xlsx且位于C:/users/username/documents/目录下,则可以使用以下代码:
import pandas as pd
path = "C:/users/username/documents/example.xlsx"
df = pd.read_excel(path)
这将在变量df中加载excel文件的内容,使您能够以pandas数据框的形式对其进行进一步操作。我希望这回答对您有所帮助!
相关问题
pandas读取指定路径excel数据
使用 Pandas 读取指定路径的 Excel 文件的数据,你可以使用 `pandas.read_excel()` 函数。
下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('/path/to/file.xlsx')
# 打印数据
print(df)
```
你也可以使用参数 `sheet_name` 来指定读取哪个工作表,例如:
```python
df = pd.read_excel('/path/to/file.xlsx', sheet_name='Sheet1')
```
还有很多其他的参数可以使用,例如 `header`、`skiprows` 等。具体参数的使用方法可以参考 Pandas 官方文档:https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html。
pandas读取多个excel文件,代码
你可以使用`pandas`库中的`read_excel()`函数来读取多个Excel文件,具体代码如下:
```python
import pandas as pd
import glob
# 获取所有要读取的Excel文件路径
excel_files = glob.glob('path/to/files/*.xlsx')
# 循环读取每个Excel文件,并将它们合并成一个数据框
dfs = []
for file in excel_files:
df = pd.read_excel(file)
dfs.append(df)
merged_df = pd.concat(dfs, ignore_index=True)
```
在上面的代码中,`glob.glob()`函数用于获取指定路径下的所有Excel文件路径。`pd.read_excel()`函数用于读取每个Excel文件,并将它们存储在一个数据框列表中。最后,`pd.concat()`函数用于将这些数据框合并成一个数据框。`ignore_index=True`参数用于重新设置合并后的数据框的索引。
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