read_excel参数里的dtype怎么用
时间: 2023-09-23 19:04:27 浏览: 56
在 pandas 中,read_excel 函数可以用来读取 Excel 文件并转换成 DataFrame 对象。其中,`dtype` 参数可以用来指定读取后的数据类型。如果读取的数据类型与指定的不一致,则会进行类型转换。
`dtype` 参数可以接受一个字典,其中字典的键为列名,值为对应的数据类型。例如:
```
import pandas as pd
df = pd.read_excel('data.xlsx', dtype={'列名1': 'float', '列名2': 'int'})
```
上述代码中,`data.xlsx` 是要读取的 Excel 文件,`dtype` 参数指定了列名为“列名1”的列的数据类型为浮点型,列名为“列名2”的列的数据类型为整型。读取后的数据将转换为 DataFrame 对象,并赋值给变量 df。
相关问题
python里read_excel参数
read_excel()函数的参数如下:
1. filepath_or_buffer:要读取的Excel文件路径或可缓存的文件对象。
2. sheet_name:要读取的工作表名称或索引。默认情况下,它将读取第一个工作表。
3. header:指定行号,作为列名。默认情况下,它将使用第一行作为列名。
4. index_col:指定要用作行索引的列。默认情况下,它将使用0(即第一列)作为行索引。
5. usecols:指定要读取的列。可以是列名称,也可以是列索引。默认情况下,它将读取所有列。
6. dtype:指定每列的数据类型。可以是Python字典,其中键是列名,值是数据类型。
7. skiprows:指定要跳过的行数。默认情况下,它将跳过0行。
8. nrows:指定要读取的行数。
9. parse_dates:指定要解析为日期时间的列。可以是列名称,也可以是列索引。默认情况下,它将不解析日期时间列。
10. date_parser:指定用于解析日期时间的函数。
11. na_values:指定用于标记缺失值的值。
12. thousands:指定千位分隔符。
13. decimal:指定小数点分隔符。
14. keep_default_na:指定是否保留默认的缺失值标记。
15. verbose:指定是否打印详细信息。默认情况下,它将不打印任何信息。
16. engine:指定要使用的解析引擎。可以是“xlrd”(默认)、“openpyxl”或“odf”。
read_excel的dtype
read_excel函数是pandas库中用于读取Excel文件的函数,它可以将Excel文件中的数据读取为DataFrame对象。在read_excel函数中,dtype参数用于指定每列的数据类型。
dtype参数可以接受多种不同的值,包括以下几种常见的类型:
- 字典:可以使用字典来指定每列的数据类型。字典的键是列名,值是对应列的数据类型。例如,{'column1': int, 'column2': str}表示将column1列的数据类型设置为整数,将column2列的数据类型设置为字符串。
- 类型对象:可以直接使用数据类型对象来指定所有列的数据类型。例如,np.int32表示将所有列的数据类型设置为32位整数。
- 字符串:可以使用字符串来指定所有列的数据类型。常见的字符串包括'int'、'float'、'str'等,表示将所有列的数据类型设置为整数、浮点数或字符串。
需要注意的是,dtype参数是可选的,如果不指定dtype参数,则read_excel函数会自动推断每列的数据类型。