jupyter读exel

可以使用 pandas 库来读取 Excel 文件。首先需要安装 pandas，可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

然后在 Jupyter Notebook 中使用以下代码读取 Excel 文件：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')

# 显示数据
print(df.head())

其中，文件路径、文件名和工作表名需要根据实际情况进行修改。`read_excel` 函数还有很多参数可以设置，可以根据需要进行调整。

相关问题

jupyter读数据

Jupyter是一个开源的交互式笔记本，它支持多种编程语言，包括Python、R和Julia等。在Jupyter中，你可以使用各种库和工具来读取数据。

对于Python来说，常用的数据读取库有pandas和numpy。下面是使用pandas库读取数据的示例代码：

1. 首先，你需要安装pandas库。可以使用以下命令进行安装：

pip install pandas

2. 在Jupyter中创建一个新的代码单元格，并导入pandas库：

import pandas as pd

3. 使用pandas的`read_csv()`函数读取CSV文件。假设你的数据文件名为"data.csv"，位于当前工作目录下，可以使用以下代码读取数据：

data = pd.read_csv('data.csv')

4. 如果你的数据文件不是CSV格式，而是Excel文件（.xlsx或.xls），可以使用`read_excel()`函数读取数据：

data = pd.read_excel('data.xlsx')

5. 读取完成后，你可以使用`head()`函数查看数据的前几行：

data.head()

以上就是使用pandas库在Jupyter中读取数据的基本步骤。

jupyter怎么读取excel

在Jupyter Notebook中，可以使用`pd.read_excel`函数来读取Excel文件。通过指定文件路径作为参数，可以读取Excel文件的内容。例如，要读取名为"学生成绩.xlsx"的Excel文件，可以使用以下代码：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('./学生成绩.xlsx')

这将会把Excel文件的内容读取到一个DataFrame对象中，你可以使用这个DataFrame对象进行后续的分析和处理。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [jupyter notebook读取/导出excel文件](https://blog.csdn.net/weixin_44359479/article/details/121390837)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* [jupyterlab-spreadsheet:用于查看电子表格的 JupyterLab 插件，例如 Excel .xls.xlsx 工作簿和 OpenOffice ...](https://download.csdn.net/download/weixin_42140846/20704218)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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