将“pandas.read_excel（）”函数与“usecols”参数一起使用，以从Excel文件中读取所需的列。

使用以下代码可以从Excel文件中读取所需的列：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，只读取第1列和第3列
df = pd.read_excel('example.xlsx', usecols=[0, 2])

# 打印读取的数据
print(df)

在这个例子中，我们使用了“pandas.read_excel()”函数，读取了名为“example.xlsx”的Excel文件。我们还使用了“usecols”参数，指定了我们只想要读取第1列和第3列。最后，我们将读取的数据打印出来。

请注意，“usecols”参数接受一个列表，其中包含要读取的列的索引号。在这个例子中，我们只读取了第1列和第3列，因此我们将[0, 2]传递给“usecols”参数。如果需要读取更多的列，只需在列表中添加更多的索引号即可。

相关问题

读取第二列怎么用“pandas.read_excel（）”函数与“usecols”参数表示

可以使用以下代码读取Excel文件的第二列：

import pandas as pd

# 读取Excel文件的第二列
df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=[1])

# 打印第二列数据
print(df)

在上面的代码中，使用了`usecols`参数来指定需要读取的列。`usecols`参数的值为一个列表，列表中的元素表示需要读取的列的索引。在本例中，`usecols=[1]`表示只读取Excel文件的第二列，因为列索引从0开始，所以第二列的索引为1。

详细描述下pandas.read_excel()函数的参数，举例说明

好的，我知道了。关于pandas.read_excel()函数的参数，它的常用参数如下：

1. io：指定要读取的Excel文件路径，可以是URL、类文件对象、ExcelFile对象等等。

2. sheet_name：指定要读取的工作表名称或者工作表的索引，可以是一个字符串、一个整数或者一个列表。

3. header：指定表头所在的行数，默认为0，即第一行为表头。

4. usecols：指定需要读取的列，可以是一个列表或者一个函数来选择读取哪些列，而不是读取整个表。

5. index_col：指定作为行索引的列，可以是一个整数或者一个字符串或者一个列表。

6. dtype：指定每一列的数据类型，可以是一个字典，将列名和数据类型一一对应。

7. skiprows：指定要跳过的行数，可以是一个整数或者一个列表。

8. nrows：指定要读取的行数，可以是一个整数。

例如，如果我们想要读取一个名为"test.xlsx"的Excel文件中的第一个工作表的前5行前2列，代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name=0, header=0, usecols=[0, 1], nrows=5)
print(df)

这样就可以按照指定的参数读取指定Excel文件的数据了。