Pandas库read_excel()参数详解
2018-10-16 本文已影响11人
殉道者之花火
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。
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，从尾部数的行开始。
dtype:字典类型{'列名1':数据类型，‘列名’:数据类型}，设定指定列的数据类型。
其余参数不常使用，不做补充。
