python pandas读取excel的列数

可以使用以下代码读取excel的列数：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('example.xlsx')
num_of_cols = len(df.columns)

print(num_of_cols)

其中，'example.xlsx'是你要读取的excel文件名，num_of_cols是excel文件中列的数量。

相关问题

python pandas 读取Excel 时间变成数字

在读取Excel文件时，如果时间列的格式不是Python所支持的日期时间格式，那么Pandas会将其解析为数字。为了将这些数字转换回日期时间格式，你可以使用Pandas的`to_datetime`函数。以下是具体步骤：

1. 读取Excel文件，将数据存储在一个DataFrame中：

import pandas as pd

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

2. 使用`to_datetime`函数将时间列转换为日期时间格式：

df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], unit='s')  # 如果是Unix时间戳
# 或者
df['time'] = pd.to_datetime(df['time'], format='%Y-%m-%d %H:%M:%S')  # 如果是字符串格式

在上面的代码中，`to_datetime`函数的第一个参数是时间列的数据，第二个参数是时间的格式或单位（如果是Unix时间戳）。在本例中，我们使用的是Unix时间戳，因此我们使用`unit='s'`指定单位为秒。

3. 现在，时间列已经被转换为日期时间格式，可以使用Pandas的日期时间函数对其进行操作：

df['hour'] = df['time'].dt.hour  # 获取小时数
df['weekday'] = df['time'].dt.weekday_name  # 获取星期几

以上是将Excel中的时间列转换为日期时间格式并使用Pandas的日期时间函数操作的基本步骤。你可以根据自己的需要进行调整和扩展。

python pandas 读取excel数据时，如何保留000023457数据原格式

在Pandas中读取Excel文件时，如果想要保持数值数据如'000023457'的原始格式（即数值而非文本），你需要确保数据是以数值类型存储，而不是直接作为字符串读入。以下是如何操作的：

1. 使用`pandas.read_excel()`函数读取数据时，可以指定`dtype`参数：

   import pandas as pd

   df = pd.read_excel('your_file.xlsx', dtype={'your_column': int})  # 将目标列的数据类型设置为整数(int)

这里`'your_column'`应替换为你实际要处理的列名。

2. 如果列原本是字符串，但其中包含的是数值，你可以先使用`pd.to_numeric()`函数尝试转换：

   df['your_column'] = pd.to_numeric(df['your_column'], errors='coerce')  # 尝试转换，错误则设为NaN
   df = df[pd.to_numeric(df['your_column'], errors='coerce').notnull()]  # 然后过滤出非空值

这样做之后，数据通常会被保留为数值格式，不会像字符串那样自动去掉前导零。不过，如果原始Excel文件就是以文本形式存储的数字，且含有非数字字符，`to_numeric()`可能会遇到问题，这时你可能需要预处理数据。