没有网站如何做cpa推广,免费模板素材网站有哪些,珠海seo排名收费,网站建设四不问题上面那篇文章中#xff0c;初步介绍了一个文本文件的读取#xff1b;接下来介绍另外一种常见的本地数据格式#xff0c;那就是Excel电子表格#xff0c;如果读者在学习或者工作中需要使用Python分析某个Excel表格数据#xff0c;改如何完成第一个的数据读取呢#xff1f;…上面那篇文章中初步介绍了一个文本文件的读取接下来介绍另外一种常见的本地数据格式那就是Excel电子表格如果读者在学习或者工作中需要使用Python分析某个Excel表格数据改如何完成第一个的数据读取呢1.Pandas模块中的read_excel方法原型pd.read_excel(io,sheetname0,header0,skiprowsNone,skipfooterNone,index_colNone,namesNone,parse_colsNone,parse_dateFalse,na_valuesNone,thousandsNone,convert_floatTrue)io:指定电子表格的具体路径sheetname:指定需要读取电子表格中的第几个sheet既可以传递整数也可以传递具体的Sheet名称header是否需要将数据集的第一行用作表头默认为是需要的skiprows读取数据时指定跳过的开始行数skipfooter:读取数据时指定跳过的末尾行数index_col:指定哪些列用作数据框的行索引(标签)names:如果原数据集中没有字段可以通过该参数在数据读取时给数据框添加具体的表头 #如 [Prod_Id,Prod_Name,Prod_Color,Prod_Price] 通过列表的 形式parse_cols指定需要解析的字段parse_dates:如果参数值为True,则尝试解析数据框的行索引如果参数为列表则尝试解析对应的日期列如果参数为嵌套列表则将某些列合并为日期列如果参数为字典则解析对应的列(字典中的值)并生成新的字段名(字典中的键)na_values:指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值thousands指定原始数据集中的千分位符 #同上篇convert_float:默认将所有的数值型字段转换为浮点型字段converters:通过字典的形式指定某些列需要转换的形式 #用法converters {0:str} 第0列转换为字符型例题如有以下Excel表格以及数据观察数据信息发现以下几点需要注意到的该数据集反映的是儿童类服装的产品信息。在读取数据是需要注意两点1.该表没有表头如何读取数据的同时就设置好具体的表头2.数据集的第一列实际上是字符型的字段如何避免数据读入时自动变成数值型字段import pandas as pdchild_cloth pd.read_excel(io rD:\data_test02.xlsx, header None,names [Prod_Id,Prod_Name,Prod_Color,Prod_Price], converters {0:str})child_clothout:
