pandasread_excel()和to_excel()函数解析_pandasread_excel资源-CSDN文库

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pandas read_excel()和和to_excel()函数解析函数解析

前言前言

数据分析时候，需要将数据进行加载和存储，本文主要介绍和excel的交互。

read_excel()

加载函数为read_excel(),其具体参数如下。

read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None,names=None, parse_cols=None,

parse_dates=False,date_parser=None,na_values=None,thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None,dtype=None,

true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)

常用参数解析：

io : string, path object ; excel 路径。

sheetname : string, int, mixed list of strings/ints, or None, default 0 返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返

回全表注意：int/string 返回的是dataframe，而none和list返回的是dict of dataframe

header : int, list of ints, default 0 指定列名行，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

skiprows : list-like,Rows to skip at the beginning，省略指定行数的数据

skip_footer : int,default 0, 省略从尾部数的int行数据

index_col : int, list of ints, default None指定列为索引列，也可以使用u”strings”

names : array-like, default None, 指定列的名字。

数据源：

sheet1:

ID NUM-1 NUM-2 NUM-3

36901 142 168 661

36902 78 521 602

36903 144 600 521

36904 95 457 468

36905 69 596 695

sheet2：

ID NUM-1 NUM-2 NUM-3

36906 190 527 691

36907 101 403 470

(1)函数原型

basestation ="F://pythonBook_PyPDAM/data/test.xls"

data = pd.read_excel(basestation)

print data

输出：是一个dataframe

ID NUM-1 NUM-2 NUM-3

0 36901 142 168 661

1 36902 78 521 602

2 36903 144 600 521

3 36904 95 457 468

4 36905 69 596 695

(2) sheetname参数：返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表注意：int/string 返回的是dataframe，而

none和list返回的是dict of dataframe

data_1 = pd.read_excel(basestation,sheetname=[0,1])

print data_1

print type(data_1)

输出：dict of dataframe

OrderedDict([(0, ID NUM-1 NUM-2 NUM-3

0 36901 142 168 661

1 36902 78 521 602

2 36903 144 600 521

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