pandas read_excel()和to_excel()函数解析

我来为您详细讲解一下。

pandas.read_excel()函数解析

pandas.read_excel()函数是 pandas 库中用来读取 Excel 格式文件的函数。具体使用方法如下：

pandas.read_excel(io, **kwds)

该函数有如下参数：

• io：需要读取 Excel 文件的路径或者 ExcelFile 对象。
• sheet_name：要读取的工作簿名，默认为第一个工作簿，可以是工作簿的名称或序号，多个工作簿时可以传入列表。
• header：指定哪一行或哪几行作为列名；
• skiprows：指定前几行跳过不读取；
• index_col：指定哪一列作为数据的索引列；
• usecols：指定要读取的列的范围；
• nrows：读取的行数；
• dtype：指定每列数据的数据类型；
• na_values：指定要替换成空值的值。

下面是一个例子：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', header=0, 
                     usecols=[0, 1, 2], nrows=10)

print(data)

以上代码将读取名为 data.xlsx 的工作簿中的 Sheet1 工作表的前10行，并取第0、1、2列（也就是A、B、C列）的数据。

pandas.to_excel()函数解析

pandas.to_excel()函数是 pandas 库中将数据写入 Excel 格式文件的函数。具体使用方法如下：

DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', **kwds)

该函数有如下参数：

• excel_writer：要写入的 Excel 文件路径或 ExcelWriter 对象；
• sheet_name：要写入的工作簿名。
• header：是否将列名写入 Excel，默认为 True；
• index：是否将索引列写入 Excel，默认为 True；
• startrow：从哪一行开始写入数据；
• startcol：从哪一列开始写入数据；
• na_rep：用什么字符串替代 NaN 值；
• float_format：浮点型数字的格式；
• columns：要写入的列子集。

下面是一个例子：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv', sep=',')
data.to_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False)

以上代码将会把名为 data.csv 文件中的数据读入，并把数据写入到名为 data.xlsx 的文件的 Sheet1 工作表中，索引列不会被写入。

以上就是pandas.read_excel()与pandas.to_excel()函数解析的详细说明。