df = pd.read_excel('D:\\NC\\2007.xls',sheet_name='Cu', skiprows=9, nrows=1) print(df) 输出所有显示
时间: 2023-12-23 09:03:29 浏览: 34
如果你想输出所有的数据,可以使用 `print(df.to_string())` 来实现。修改你的代码如下:
``` python
import pandas as pd
df = pd.read_excel('D:\\NC\\2007.xls', sheet_name='Cu', skiprows=9, nrows=1)
print(df.to_string())
```
这个代码会读取 `D:\\NC\\2007.xls` 文件中名为 `Cu` 的工作表中的第 10 行数据,并将其存储到 `df` 变量中,然后使用 `to_string()` 方法将其转换为字符串,并使用 `print()` 函数输出。这样可以输出所有的数据,即使数据量很大也可以完整显示。
相关问题
df = pd.read_excel函数,具体
df = pd.read_excel是pandas库中的一个函数,用于读取Excel文件并将其转换为数据框(DataFrame)格式。该函数的具体参数和用法如下:
参数:
- Excel文件路径:可以是本地文件路径,也可以是网络上的URL路径。
- sheet_name:可选参数,用于指定要读取的Excel表格的名称或索引。默认情况下,它将读取第一个表格。
- header:可选参数,用于指定将哪一行作为列名。默认情况下,它将使用第一行作为列名。
- index_col:可选参数,用于指定哪一列作为索引列。
- skiprows:可选参数,用于跳过指定的行数。
- nrows:可选参数,用于指定读取的行数。
- usecols:可选参数,用于指定要读取的列范围。
- dtype:可选参数,用于指定列的数据类型。
- na_values:可选参数,用于指定在读取过程中将被视为缺失值的值。
用法示例:
```
import pandas as pd
# 读取本地Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 读取网络上的Excel文件
df = pd.read_excel('https://example.com/data.xlsx')
# 读取指定表格和列范围的Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols='A:C')
# 跳过前两行并指定第一列作为索引列
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=2, index_col=0)
```
通过使用这个函数,你可以方便地读取Excel文件中的数据并进行后续的数据分析和处理操作。
import pandas as pd df = pd.read_excel('D:\\NC\\2007.xls', sheet_name='Cu', skiprows=9, nrows=1) print(df.to_string(),按原来的等行跟列显示输出
您可以使用以下代码按原来的行列方式显示输出:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('D:\\NC\\2007.xls', sheet_name='Cu', skiprows=9, nrows=1)
# 设置显示所有行和列
pd.set_option('display.max_rows', None)
pd.set_option('display.max_columns', None)
# 输出DataFrame
print(df.to_string(index=False, header=False))
```
这样,您就可以将`df` DataFrame对象按原来的行列方式显示输出了。