使用pandas读取excle时,删除4行数据开始读取且把第四行设置成列标签
时间: 2024-03-06 11:50:32 浏览: 19
您可以先使用 Pandas 的 `read_excel` 方法读取整个 Excel 文件,然后使用 `iloc` 方法删除前面的四行数据,最后使用 `columns` 属性将第四行作为列标签。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file.xlsx')
df = df.iloc[4:]
df.columns = df.iloc[0]
df = df[1:]
```
其中,`iloc[4:]` 表示从第五行开始读取,`df.iloc[0]` 表示选取第一行作为列标签,`df[1:]` 表示删除第一行(原来的第四行)。您可以将 `your_file.xlsx` 替换为您想要读取的 Excel 文件的文件名。
相关问题
使用pandas读取excle时,从删除前4行开始读取且把第四行设置成列标签
可以使用 Pandas 中的 `read_excel` 方法来读取 Excel 文件,并使用 `skiprows` 参数跳过前面的行,使用 `header` 参数将第四行作为列标签。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', skiprows=range(4), header=3)
```
其中,`skiprows=range(4)` 表示跳过前四行,`header=3` 表示将第四行作为列标签。您可以将 `your_file.xlsx` 替换为您想要读取的 Excel 文件的文件名。
使用pandas读取excle时,从低4行开始读取且把第四行设置成列标签
可以使用 Pandas 中的 `read_excel` 方法来读取 Excel 文件,并使用 `skiprows` 参数跳过前面的行,使用 `header` 参数将第四行作为列标签。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', skiprows=3, header=0)
```
其中,`skiprows=3` 表示跳过前三行,`header=0` 表示将第四行作为列标签。您可以将 `your_file.xlsx` 替换为您想要读取的 Excel 文件的文件名。