读取excel:Pandas库read_excel()参数详解
pandas.read_excel(io,sheet_name = 0,header = 0,names = None,index_col = None,usecols = None,squeeze = False,dtype = None, ...)
io
:字符串,文件的路径对象。
sheet_name
:None、string、int、字符串列表或整数列表,默认为0。字符串用于工作表名称,整数用于零索引工作表位置,字符串列表或整数列表用于请求多个工作表,为None时获取所有工作表。
值 | 对应操作 |
---|---|
sheet_name=0 | 第一张作为DataFrame |
sheet_name=1 | 第二张作为DataFrame |
sheet_name=“Sheet1” | 第一张作DataFrame |
sheet_name=[0,1,‘Sheet5‘] | 第1页,第2页和第5页作为DataFrames的字典。 |
header
:指定作为列名的行,默认0,即取第一行的值为列名。数据为列名行以下的数据;若数据不含列名,则设定 header = None。
names
:默认为None,要使用的列名列表,如不包含标题行,应显示传递header=None
。
index_col
:指定列为索引列,默认None列(0索引)用作DataFrame的行标签。
usecols
:int或list,默认为None。
- 如果为None则解析所有列
- 如果为int则表示要解析的最后一列
- 如果为int列表则表示要解析的列号列表
- 如果字符串则表示以逗号分隔的Excel列字母和列范围列表(例如“A:E”或“A,C,E:F”)。范围包括双方。
squeeze
:boolean,默认为False,如果解析的数据只包含一列,则返回一个Series。
dtype
:列的类型名称或字典,默认为None。数据或列的数据类型。例如{‘a‘:np.float64,‘b‘:np.int32}使用对象保存存储在Excel中的数据而不解释dtype。如果指定了转换器,则它们将应用于dtype转换的INSTEAD。
写入excel:pandas.dataframe.to_excel()
to_excel(self, excel_writer, sheet_name=‘Sheet1‘, na_rep=‘‘, float_format=None,columns=None, header=True, index=True, index_label=None,startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep=‘inf‘, verbose=True, freeze_panes=None)
常用参数解析
- excel_writer : ExcelWriter对象或者目标路径
- sheet_name : excel表名命名
- na_rep : 缺失值填充 ,可以设置为字符串
- float_format : string, default None Format string for floating point numbers
- columns : 选择输出的的列存入。
- header : 指定作为列名的行,默认0,即取第一行,数据为列名行以下的数据;若数据不含列名,则设定 header = None;
- index : 默认为True,显示index,当index=False 则不显示行索引(名字)
- index_label : 设置索引列的列名
- startrow :upper left cell row to dump data frame
- startcol :upper left cell column to dump data frame
- engine : string, default None ,write engine to use - you can also set this via the options,io.excel.xlsx.writer, io.excel.xls.writer, andio.excel.xlsm.writer.
- merge_cells : boolean, default True Write MultiIndex and Hierarchical Rows as merged cells.
- encoding: string, default None encoding of the resulting excel file. Only necessary for xlwt,other writers support unicode natively.
- inf_rep : string, default ‘inf’ Representation for infinity (there is no native representation for infinity in Excel)
- freeze_panes : tuple of integer (length 2), default None Specifies the one-based bottommost row and rightmost column that is to be frozen
工作之中一个excel内会有多个sheet。但是将两组数据先后保存到一个excel内会发现只有后一组保存的数据,因为前一组的数据被后写入的数据覆盖了。如:
这是两组数据,df1与df2,我们分别使用to_excel将这两组数据保存到同一个excel内。这里我们将sheet_name这个参数改成不同的
但是结果只有一个df2,即df1被df2这组数据覆盖了。但是能不能两组数据同时写入、保存,但是不分先后顺序。答案是可以的!
为了这一方法,我们需要使用到ExcelWriter
方法很简单,不用再重新导入新的模块,只要使用pd.ExcelWriter建立一个writer,然后,将df1,df2都使用to_excel(writer, sheet名),最后一次性将这些数据保存,并关闭writer就完成了
当然跟open文件一样,上面的5行代码也可以简写如下:
with pd.ExcelWriter(r‘C:\Users\数据\Desktop\data\test2.xls‘) as writer: df1.to_excel(writer, sheet_name=‘df1‘) df2.to_excel(writer, sheet_name=‘df2‘)
简单高效,不需要再单独写save和close,自动完成。
原文地址:https://www.cnblogs.com/yc3110/p/11995328.html
时间: 2024-10-16 02:54:08