pd.read_excel() 跳过第一列和第二列

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 DataFrame 对象。如果你想跳过 Excel 文件中的第一列和第二列，可以使用该函数的 `usecols` 参数来指定要读取的列。

下面是使用 pd.read_excel() 跳过第一列和第二列的示例代码：

import pandas as pd

# 读取 Excel 文件，跳过第一列和第二列
df = pd.read_excel('your_file.xlsx', usecols=lambda x: x not in [0, 1])

# 打印 DataFrame 对象
print(df)

在上述代码中，`usecols` 参数接受一个函数作为参数，该函数返回一个布尔值来指示是否要读取该列。通过使用 `lambda` 表达式和列表 `[0, 1]`，我们可以指定要跳过的列的索引。

相关问题

pd.read_excel跳过空行

在使用pd.read_excel函数时，可以通过skiprows参数来跳过空行。如果要跳过所有的空行，可以将skiprows参数设置为一个列表，列表中的元素为空行的索引。例如，如果要跳过第2行和第5行的空行，可以使用pd.read_excel(path, skiprows=\[1, 4\])。这样，在读取Excel文件时，这些空行将被跳过，不会包含在结果中。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [pandas库pd.read_excel常用参数设置](https://blog.csdn.net/Fighting0429/article/details/117153377)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down28v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]

pd.to_excel 后再read去掉第一列

`pd.to_excel()` 是 `pandas` 库中的一个函数，用于将 DataFrame 或者 Series 数据保存为 Excel 文件。而 `read_excel()` 则是从 Excel 文件读取数据回填到 DataFrame 中。

如果你有一个 DataFrame，你想先用 `to_excel()` 将它保存为 Excel 文件，然后使用 `read_excel()` 重新加载数据但希望跳过第一列（假设第一列为索引），你可以这样做：

# 假设 df 是你要保存和读取的 DataFrame，且 first_col 是你要删除的第一列名
df.drop('first_col', axis=1).to_excel('output.xlsx', index=False)  # 删除第一列并保存

new_df = pd.read_excel('output.xlsx', usecols='skipfooter')  # 从第二列开始读取，跳过尾部特定行数（如果有）
# 或者
new_df = pd.read_excel('output.xlsx', skiprows=1)  # 如果第一列是实际的数据而非索引，可以跳过第一行

# 注意，如果你想保留原文件结构，可能需要指定 `index_col=None` 来不带索引读取

这里我们用到了 `drop` 函数来删除第一列，`usecols` 参数告诉 `read_excel` 只读取除了最后一行或第一行以外的列，具体取决于你的文件结构。如果第一列不是索引而是数据，那么跳过第一行即可。