pandas 读取excel header参数

在pandas中，`pd.read_excel()`函数用于读取Excel文件，其中`header`参数是一个重要的选项。它控制了pandas如何识别表头（列名）。

1. 如果`header`设为`None`（默认值），pandas将不会自动检测列名，而是假设数据的第一行不是列名。例如：

   df1 = pd.read_excel(r'C:\Users\X2001565\Desktop\test\demo.xlsx', header=None)

2. 如果`header`设为0或`True`，pandas会假定第一行作为列名：

   df2 = pd.read_excel(r'C:\Users\X2001565\Desktop\test\demo.xlsx', header=0)

3. 如果`header`是具体的行数（非0），则指定那行为列名所在的行：

   df3 = pd.read_excel(r'C:\Users\X2001565\Desktop\test\demo.xlsx', header=1)

相关问题

pandas读取excel文件参数

pandas读取excel文件的参数有以下几个：

- `io`：文件名、URL或类文件对象，支持的文件格式包括xls、xlsx、xlsm、xlsb、odf、ods、odt、htm、html。
- `sheet_name`：要读取的工作表名称或索引。默认值是0，即第一个工作表。
- `header`：指定表头所在行数，默认为0，表示第一行为表头。如果没有表头，则设置为None。
- `names`：用于替换表头的列表，如果header=None，则需要设置。
- `index_col`：用作行索引的列编号或列名，如果不需要行索引，则设置为None。
- `usecols`：需要读取的列，可以是列编号或列名称。默认为None，表示读取所有列。
- `dtype`：指定列的数据类型。如果不指定，则会自动推断数据类型。
- `na_values`：指定要识别为缺失值的值。
- `skiprows`：跳过指定的行数。
- `nrows`：读取的行数。
- `skipfooter`：从文件底部跳过指定行数。
- `engine`：指定使用的解析引擎，可选值有'xlrd'、'openpyxl'、'odf'，默认为'xlrd'。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, usecols=[0, 1, 2], dtype=str)

pandas读取excel文件返回header

可以使用pandas.read_excel()函数读取excel文件，并使用header参数指定表头所在行数。例如，header=表示表头在第一行。读取后可以使用DataFrame.head()函数查看前几行数据。