pd read excel读取的数据格式

pandas库中的read_excel函数是用来读取Excel文件中的数据的。读取的数据格式取决于Excel文件本身的格式。

read_excel函数会将Excel文件中的每个工作表(sheet)都读取为一个DataFrame对象。DataFrame是pandas库中一种数据结构，类似于一个二维表格，拥有行和列。每个列都有一个标题，类似于Excel中的表头。

数据在DataFrame中以表格的形式存储，每个单元格中的数据根据数据类型的不同可能会有不同的格式。例如，整数类型的数据将以整数形式显示，浮点数类型的数据将以浮点数形式显示，字符串类型的数据将以字符串形式显示。

此外，read_excel函数还可以根据需要进行一些数据格式的转换。例如，可以通过指定参数来将某一列数据转换为特定的数据类型，如日期类型。也可以通过指定参数来解析数据的方式，例如是否解析数值中的千位分隔符，是否解析时间格式等。

由于Excel文件中可以存在多个工作表，因此在读取数据时需要指定要读取的工作表的名称或索引。可以通过传递参数来实现。另外，还可以通过参数来指定要读取的数据的起始行和起始列，以及要读取的行数和列数。

总而言之，pd read_excel读取的数据格式是一个由DataFrame组成的数据集，每个DataFrame表示一个工作表，每个工作表可以包含不同类型的数据。可以通过指定参数来进行数据格式的转换和解析。

相关问题

pd read excel

A：你想读取Excel文件，可以使用Python的pandas库。以下是一个读取Excel文件的示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1')

# 查看读取的数据
print(df.head())

其中，'file.xlsx'是Excel文件的路径（可使用相对路径或绝对路径），'Sheet1'是要读取的表单名。read_excel()函数的参数还有很多可以自定义，详情请查阅pandas官方文档。

pd.read_excel读取Excel时间数据变成了年月日小时怎么办

可以通过指定日期列的格式来将时间数据转换为指定格式。例如，如果时间数据在Excel中的格式为“年-月-日 时:分:秒”，可以使用以下代码将其读取为Python中的日期时间格式，并将其转换为“年-月-日”格式：

import pandas as pd

# 读取Excel数据
df = pd.read_excel('data.xlsx')

# 将时间数据转换为日期时间格式
df['date'] = pd.to_datetime(df['date'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')

# 将日期时间格式转换为年-月-日格式
df['date'] = df['date'].dt.strftime('%Y-%m-%d')

在上面的代码中，`pd.to_datetime()`函数可以将指定列的数据转换为日期时间格式，`format`参数用于指定Excel中时间数据的格式。最后，`dt.strftime()`函数可以将日期时间格式转换为指定格式。