jupyternotebook读取exl文件的前几列

可以使用Python中的pandas库来读取Excel文件，并且选择前几列。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的前3列
df = pd.read_excel('example.xlsx', usecols=[0,1,2])

# 打印前5行数据
print(df.head())

其中，`usecols`参数可以传入一个列表，列表中包含需要读取的列的索引号。上述代码中，我们将前3列的索引号传入`usecols`参数中，然后通过`pd.read_excel`函数读取Excel文件，并将结果保存在`df`变量中。最后，我们使用`df.head()`函数来打印前5行数据。

相关问题

给我一个读取exl文件的python脚本

以下是一个读取excel文件的Python脚本：

import pandas as pd

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('文件名.xlsx', sheet_name='工作表名')

# 打印数据框前5行
print(df.head())

请注意，以上脚本需要将 '文件名.xlsx' 和 '工作表名' 替换为实际的文件名和工作表名。如果Excel文件位于您的工作目录中，则只需在文件名前面添加路径即可。

data = pd.read_csv('data.csv', index_col=0, parse_dates=True)改为读取exl文件

可以使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件，用法如下：

data = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0, parse_dates=True)

其中，'data.xlsx'为Excel文件的文件名，index_col=0表示将第一列作为行索引，parse_dates=True表示将日期解析为datetime类型。如果需要读取特定Sheet中的数据，可以使用sheet_name参数指定Sheet的名称或索引。例如：

data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', index_col=0, parse_dates=True)