pandas读取excel文件打印表头

可以使用pandas的read_excel函数来读取excel文件，然后使用columns属性打印表头。

示例代码：

import pandas as pd

# 读取excel文件
df = pd.read_excel('example.xlsx')

# 打印表头
print(df.columns)

其中，'example.xlsx'是要读取的excel文件路径。打印结果为一个列表，包含了excel文件的所有表头信息。

相关问题

pandas读取excel usecols中表头重复

当你尝试使用pandas库的`read_excel()`函数读取Excel文件，并指定了`usecols`参数来选择特定列时，如果表头中有重复的列名，可能会遇到一些困惑。`usecols`通常需要的是列标签或整数索引，但当列名重复时，它会将第一个匹配到的列视为目标，后面的列会被忽略。

例如：

df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['Column1', 'Column1'])

这里，虽然你可能想要两个不同的列，但由于列名`Column1`出现了两次，实际只会加载第一个`Column1`的数据。

解决这个问题的一种方法是明确指定每个重复列名的确切位置，可以使用整数索引或者列标签的组合，比如：

df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=[0, 1])
# 或者
df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=['unique_name_1', 'unique_name_2'])

确保提供唯一的列名标识符，以便pandas能正确地识别并读取所有你想要的列。

pandas读取excel文件指定行为表头

可以使用pandas的read_excel()函数中的header参数来指定表头所在的行数。例如，如果表头在第3行，可以将header参数设置为2（行数从0开始计数），如下所示：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，指定第3行为表头
df = pd.read_excel('sample.xlsx', header=2)

# 打印数据框
print(df)

这样就可以将第3行作为表头读取到数据框中。