read_excel中header怎么用

在使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件时，可以使用 header 参数指定数据开始行的位置。header 参数的默认值为 0，表示使用第一行作为列名，数据从第二行开始。如果数据不包含列名，可以将 header 参数设置为 None，这时 pandas 会自动为列生成默认的列名。如果数据包含多个表头行，可以使用一个列表作为 header 参数的值，例如，header=[0,1] 表示使用第一行和第二行作为多级列名，从第三行开始读取数据。示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', header=2)  # 从第三行开始读取数据

相关问题

pd.read_excel(header)的用法

pd.read_excel(header)不是一个有效的用法。pd.read_excel()是一个函数，用于读取Excel文件并将其转换为DataFrame。该函数可以接受多个参数，其中包括文件路径、sheet名称、起始行，以及数据包含在哪些列中等等。而header参数用于指定哪一行作为列名，可以是行号或列名。例如，pd.read_excel("example.xlsx", header=0)将读取文件"example.xlsx"中的第1行作为列名。

pandas.read_excel参数header=None是如何判断表头并不读的

`pandas.read_excel()`方法的`header`参数用于指定读取表格时使用哪一行作为表头。当该参数为`None`时，pandas会默认将第一行（即索引为0的行）作为表头。如果设置为`None`，则pandas会将第一行数据作为数据行读取，而不会将其作为表头。

在读取Excel表格时，pandas会自动判断每一列的数据类型，并且如果某一列数据类型相同，则会将其识别为同一列。如果第一行数据中存在空值或者字符串类型的数据，则pandas会将其判断为表头，并将该行数据作为表头处理。如果第一行数据中全都是数字，则pandas会默认将其作为数据行来读取，而不会将其作为表头。

如果Excel表格的表头不在第一行，或者表头不规则，可以将`header`参数设置为`None`，然后通过其他方法来获取表头数据，例如使用`iloc`方法获取表头所在的行数据，并将其作为表头传入`header`参数。