用python对excel进行操作
- 作者: 左手面包右手段子
- 来源: 51数据库
- 2022-05-01
哈喽，艾瑞巴蒂。这里我用到的是jupyter notebook.用到的库有pandas,numpy 等。
1.用python读取excel 表，子表
- 当读取的excel 表中无字表，直接读取即可。
- 当读取的excel 表中包含多个子表时，需要对字表进行读取
方法一： sheet_name =0 （0-代表索引，默认列表名的索引从0开始）
方法二： sheet_name ='字符串’（字符串—字表名）
pd.read_excel(‘F:\desktop\六月数据详情.xlsm’, sheet_name =0)
pd.read_excel(‘F:\desktop\六月数据详情.xlsm’, sheet_name =‘Sheet1’)
如图：注意方法二区分大小写和空格
2.用python 读取excel 表，并指定行索引和列索引
- header 指定‘列索引‘的行
- index_col 指定‘行索引’的列
- header =0 #默认值
- header =[0,1]
3.用python 读取excel 表，usecols（指定使用那些列）
- None:全部，（默认）
- str：‘A,C’(指定A 和C 列）
- str：‘A,C:E’(指定A列和C到E列，其中用到切片，包含C和E列）
- int-list[0,2](解释如图）#[]内填入索引值
例如：
pd.read_excel('F:\desktop\六月数据详情.xlsm', usecols=[0,8])
str-list:['列名’，‘列名’]
例如：
pd.read_excel('F:\desktop\六月数据详情.xlsm', usecols=['日期','总收入'])
4.name（命名列名），如果不含标题行，header=None
5.dtype参数查看列数据类型和设置列数据类
- 查看表中列的数据类型（表的函数名.dtypes）
- 更改列的数据类型,dtype={'列名’：‘类型’，'列名’：‘类型’}（字典）
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