read_excel的属性
时间: 2023-09-10 11:15:22 浏览: 34
`read_excel` 是 Pandas 库中用于读取 Excel 文件的函数。在读取 Excel 文件时,我们可以使用一些参数来指定读取的数据范围、读取方式、数据类型等属性。
下面是常用的一些参数:
- `io`:Excel 文件的路径或 URL,或者是一个 ExcelFile 对象。
- `sheet_name`:要读取的工作表的名称或索引(从 0 开始)。默认读取第一个工作表。
- `header`:指定表头所在行数。默认值为 0,即第一行作为表头。
- `index_col`:指定索引列。可以是单个列名或多个列名的列表。
- `usecols`:要读取的列的列表或范围。例如,'A:E' 表示读取 A 到 E 列。
- `skiprows`:要跳过的行数,可以是单个行号或多个行号的列表。
- `nrows`:要读取的行数(不包括表头)。
- `dtype`:指定每列的数据类型,可以是字典或者 Series 类型。
- `na_values`:指定用于表示缺失值的值。
- `parse_dates`:指定需要解析为日期时间类型的列名或列号。
示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, index_col='ID',
usecols='A:C', skiprows=[1, 2], nrows=10, dtype={'ID': str},
na_values=['N/A', 'NA'], parse_dates=['Date'])
# 输出 DataFrame
print(df)
```
在上面的代码中,我们读取了 `data.xlsx` 文件中的 `Sheet1` 工作表,指定表头在第一行,将 `ID` 列作为索引列,读取 `A` 到 `C` 列,跳过第二行和第三行,仅读取前 10 行数据,将 `ID` 列的数据类型设为字符串类型,将 'N/A' 和 'NA' 视为缺失值,将 'Date' 列解析为日期类型。