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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