excel里有些列没有字段名称，在用pandas读取的时候，或自动变成unnamed列，如何在读取excel时，删除这些列

在使用 Pandas 读取 Excel 文件时，可以通过设置 `usecols` 参数来选择要读取的列。如果你希望跳过没有字段名称的列，可以使用 `header` 参数设置表头行（列名所在行）的位置，然后通过 `skiprows` 参数跳过没有字段名称的行。

下面是一个实例代码，假设要读取 `example.xlsx` 文件中 Sheet1 的数据，跳过第一行和没有字段名称的列：

import pandas as pd

# 设置表头行为第 2 行，跳过第 1 行和第 3 列
df = pd.read_excel('example.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=1, usecols=lambda x: x not in [2], skiprows=[0])

print(df)

上述代码中，`header=1` 指定了表头行为第 2 行；`usecols=lambda x: x not in [2]` 利用 lambda 表达式排除第 3 列；`skiprows=[0]` 跳过第 1 行。

这样就可以读取并跳过没有字段名称的列了。

相关问题

用pandas读取excel里一列中的数据是否在另一列中

可以使用pandas的isin()函数来实现这个需求。

假设你要判断"列A"中的数据是否在"列B"中出现过，代码如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
result = df['列A'].isin(df['列B'])

其中，`result`是一个Series对象，它的每个元素表示对应行的"列A"中的数据是否在"列B"中出现过，返回值为True或False。你可以根据需要对`result`进行进一步的处理。

pandas 读取excel时指定列条件

在pandas中，可以使用read_excel()函数来读取Excel文件。如果你想在读取Excel文件时指定列条件，你可以使用该函数的usecols参数。

usecols参数允许你指定要读取的列，可以是列索引或列名的列表。例如，如果你只想读取Excel文件中的第一列和第三列，可以使用下面的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，并指定只读取第一列和第三列
df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=[0, 2])

如果你只想读取包含特定值的列，可以使用下面的代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件，并只选择包含“name”和“age”的列
df = pd.read_excel('file.xlsx', usecols=lambda column: column in ['name', 'age'])

在这个例子中，usecols参数使用lambda函数来筛选包含“name”和“age”列名的列。