python读取Excel数据并转化为pandas数据类型的方法是什么？

你可以使用pandas库中的read_excel()函数来读取Excel数据并转化为pandas数据类型。示例代码如下：

import pandas as pd
df = pd.read_excel('filename.xlsx')

其中，'filename.xlsx'是你要读取的Excel文件名，df是读取后的pandas数据类型。

相关问题

python读取excel中数据怎么转化为list

可以使用pandas库中的read_excel()函数，先读取Excel文件中的数据为DataFrame类型，然后使用tolist()函数将其转化为list类型。具体代码如下：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('filename.xlsx')  # 读取Excel文件
mylist = data.values.tolist()  # 转化为list类型

其中，'filename.xlsx'为你要读取的Excel文件名。转换后得到的mylist即为包含Excel中所有数据的list。

使用Python读取Excel文件时的数据都是连续性吗

在Python中使用第三方库（如pandas等）读取Excel文件时，读取的数据可能是连续性的，也可能是离散型的。这取决于原始Excel文件中的数据类型和格式。

如果原始Excel文件中的数据是数值型或日期型等连续型数据，那么在读取时可能会保持其连续性。例如，如果一个Excel文件中有一个包含多列连续数值的表格，那么在使用pandas库读取时，这些数值可能会以DataFrame的形式被读取并保持其连续性。

另一方面，如果原始Excel文件中的数据是文本型或者离散型的，例如包含一些离散的标签或分类数据，那么在读取时可能会被转化为离散型数据。例如，如果一个Excel文件中有一个包含多个文本标签的列，那么在使用pandas库读取时，这些标签可能会以字符串的形式被读取，并被转化为一列离散的分类数据。

在读取Excel文件时，我们可以在读取时指定数据类型和格式，以确保正确地读取数据。例如，可以使用pandas库的read_excel()方法，并在该方法中指定数据类型和格式参数。