pandas中利用ExcelFile后，parse函数的names参数是什么

在使用`ExcelFile`类打开Excel文件后，我们可以使用`parse()`方法解析指定的工作表。其中，`names`参数用于指定解析后的数据列的名称。如果不指定`names`参数，则默认使用Excel文件中的第一行作为列名。

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 打开Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('example.xlsx')

# 解析第一个工作表中的数据，并指定列名
df = excel_file.parse(excel_file.sheet_names[0], skiprows=1, usecols=[0, 1, 2, 3], names=['A', 'B', 'C', 'D'])

# 输出解析后的数据
print(df)

在上面的示例中，我们使用`names`参数指定了解析后的数据列名为`['A', 'B', 'C', 'D']`。这样，解析后的数据列名就与Excel文件中的第一行无关了。

需要注意的是，如果指定的`names`参数数量与解析后的数据列数量不一致，将会引发`ValueError`异常。因此，需要确保`names`参数的数量与解析后的数据列数量一致。

相关问题

pandas中利用ExcelFile后，parse函数使用

当使用`ExcelFile`类打开Excel文件后，我们可以使用`parse()`方法来解析指定的工作表。`parse()`方法的参数和`read_excel()`方法类似，可以指定需要解析的列、行等。

以下是一个示例：

import pandas as pd

# 打开Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('example.xlsx')

# 解析第一个工作表中的数据
df = excel_file.parse(excel_file.sheet_names[0], skiprows=1, usecols=[0, 1, 2, 3])

# 输出解析后的数据
print(df)

在上面的示例中，我们首先使用`ExcelFile`类打开了一个名为`example.xlsx`的Excel文件。然后，我们使用`parse()`方法解析了该文件中的第一个工作表，并跳过了第一行，只选择了前四列。

需要注意的是，`parse()`方法返回一个`DataFrame`对象，因此我们可以像处理其他`DataFrame`对象一样对其进行操作。

pandas read_excel参数

Pandas中read_excel函数的常用参数有:
- filepath_or_buffer: excel文件路径或文件名
- sheet_name: 要读取的excel sheet的名称或编号(默认读取第一个sheet)
- header: 行号作为列名(默认为0)
- skiprows: 跳过前几行(默认为0)
- skipfooter: 跳过最后几行(默认为0)
- index_col: 使用哪一列作为索引(默认为None)
- names: 给列赋予新的名称(默认为None)
- usecols: 使用哪些列(默认读取所有列)
- engine: 使用的读取引擎(默认为'openpyxl', 可选'xlrd'或'xlwt')
- converters: 转换某些特殊列的数据类型(默认为None)
- true_values: 将特定值解释为True(默认为None)
- false_values: 将特定值解释为False(默认为None)
- na_values: 将特定值解释为NA/NaN(默认为None)
- keep_default_na: 是否保留默认的NA/NaN值(默认为True)
- verbose: 显示读取进度(默认为False)
- parse_dates: 将哪些列解释为日期(默认为None)
- date_parser: 日期解析函数(默认为None)
- dayfirst: 是否默认将日期按照'DD/MM/YYYY'的格式解析(默认为False)
- iterator: 是否使用迭代器读取文件(默认为False)
- chunksize: 迭代器读取的块大小(默认为None)
- compression: 压缩类型(默认为None, 可选'infer', 'gzip', 'bz2', 'zip', 'xz'等)
- thousands: 千位分隔符(默认为None)
- decimal: 小数点符号(默认为'.')
- linetermin: 行结束符(默认为'\r\n')
- quotechar: 引用符(默认为'"')
- quoting: 引用模式(默认为csv.QUOTE_MINIMAL, 可选csv.QUOTE_ALL, csv.QUOTE_NONNUMERIC, csv.QUOTE_NONE)
- doublequote: 是否将引用符内的引用符转义(默认为True)
- escapechar: 转义符(默认为None)
- comment: 注释符(默认为None)
- encoding: 编码方式(默认为None, 可选'utf-8', 'cp1252'等)
- dialect: 对话方式(默认为None, 可选csv.excel, csv.excel_tab等)
- tupleize_cols: 是否将列转换为元组(默认为False)
- error_bad_lines: 是否忽略读取过程中出现的错误(默认为True)
- warn_bad_lines: 是否在出现错误时发出警告(默认为True)
- skip_blank_lines: 是否跳过空行(默认为True)
- keep_date_col: 是否保留原有的日期列(默认为True)
- dayname: 是否包含星期名称(默认为False)
- thousands: 千位分隔符(默认为',')
- keep_default_na: 是否保留默认的NA/NaN值(默认为True)
- na_filter: 是否过滤NA/NaN值(默认为True)
- memory_map: 是否使用内pandas的read_excel()函数有许多可选参数。

常用参数如下：

- `io`: 文件路径或者文件类型。
- `sheet_name`: 读取的工作表名称或编号。
- `header`: 用来作为列名的行号。
- `skiprows`: 跳过的行数。
- `index_col`: 作为索引的列编号。
- `usecols`: 选择读取的列。
- `nrows`: 读取的行数。

其他参数可以参考官方文档：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.read_excel.html