pandas读取excel返回关键词错误

可能是因为你的Excel文件中的某些单元格包含了关键字，例如"None"、"NaN"等，在读取时被当作了特殊的值，导致出现了关键词错误。

你可以尝试在读取Excel文件时，指定关键字的替代值，例如将"None"替换为"NULL"，将"NaN"替换为"NA"等。具体的方法可以参考下面的示例代码：

import pandas as pd

# 定义替代值字典
na_values = {
    'None': 'NULL',
    'NaN': 'NA'
}

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx', na_values=na_values)

# 处理数据...

在上面的示例代码中，我们通过将"None"替换为"NULL"，将"NaN"替换为"NA"来避免关键词错误的出现。你可以根据实际情况自定义替代值字典。

相关问题

Pandas 读取excel返回dataframe格式

使用 Pandas 读取 Excel 文件并返回 DataFrame 格式的代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name='工作表名称')

其中，`文件路径.xlsx` 是 Excel 文件的路径，`工作表名称` 是要读取的工作表的名称。

如果要读取多个工作表，可以使用 `sheet_name` 参数传入一个字符串列表，示例代码如下：

import pandas as pd

df_dict = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name=['工作表1', '工作表2'])

此时，`df_dict` 是一个字典类型，字典的键是工作表的名称，字典的值是对应工作表的 DataFrame。

pandas读取excel文件返回header

可以使用pandas.read_excel()函数读取excel文件，并使用header参数指定表头所在行数。例如，header=表示表头在第一行。读取后可以使用DataFrame.head()函数查看前几行数据。