pandas.
read_excel
(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, convert_float=True, mangle_dupe_cols=True, storage_options=None)
- io:文件路径,可以是绝对路径或者相对路径
- sheet_name:指定读取的sheet名。可以是数字,sheet名,以列表形式表现的sheet名
- 在未指定的情况下默认为0,即读取第一个sheet,
- sheet_name = 1,读取第二个sheet
- sheet_name = “主营首版”,读取名为主营首版的sheet
- sheet_name = [0,1,’主营首版’],同时读取列表中的sheet
- sheet_name = None,读取所有的sheet
- header:指定标题行
- 不指定默认第一行为标题行
- header = 1 ,从第2行开始读取数据,并且将第2行设置为标题行。
- header = [0,1] ,第一行和第二行为标题行
- header = None,没有标题行,所有都是数据
- names:在header=None的前提下,补充列名
- pd.read_excel(filename,sheet_name =1,header =None,names=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]) # names元素的个数必须和dataframe的列数一致。
- index_col:用于指定索引
- 默认为None,即索引默认为0开始的数字
- index_col = 0,将第一列设置为索引
- index_col=[0,1],将第一列和第二列设置为索引,其余列为数据
- header 如果为1,则第一行数据就会被抛弃,index_col如果为1,第一列的数据会自动后移和其他数据合并在一起,不会被抛弃
- usecols:用于指定读取的列
- usecols = [1,2,3],读取第2-4列
- usecols = None,读取所有列
- 其他形式的写法验证都不通过。
- squeeze:如果源数据数据或者读取的数据只有一列,squeeze = False时读取的结果是*行1列的dataframe结构,如果squeeze = True时读取的结果是一个Series结构。
- converters={“可滚动收入”:lambda x: x/100,”收入”:lambda x: x/100} # 将可滚动收入和收入的数值都除以100
- skiprows:省略指定行数的数据,从第一行开始
- skipfooter:省略指定行数的数据,是从尾部数的行开始。
Original: https://blog.csdn.net/Terry0424/article/details/115488804
Author: Terry0424
Title: pandas读取excel文件 pandas.read_excel参数详解
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