pandas读取excel文件 pandas.read_excel参数详解

pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=False, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, parse_dates=False, date_parser=None, thousands=None, comment=None, skipfooter=0, convert_float=True, mangle_dupe_cols=True, storage_options=None)

1. io：文件路径，可以是绝对路径或者相对路径
2. sheet_name：指定读取的sheet名。可以是数字，sheet名，以列表形式表现的sheet名
   1. 在未指定的情况下默认为0，即读取第一个sheet，
   2. sheet_name = 1，读取第二个sheet
   3. sheet_name = "主营首版"，读取名为主营首版的sheet
   4. sheet_name = [0,1,'主营首版']，同时读取列表中的sheet
   5. sheet_name = None，读取所有的sheet
3. header：指定标题行
   1. 不指定默认第一行为标题行
   2. header = 1 ，从第2行开始读取数据，并且将第2行设置为标题行。
   3. header = [0,1] ，第一行和第二行为标题行
   4. header = None，没有标题行，所有都是数据
4. names：在header=None的前提下，补充列名
   1. pd.read_excel(filename,sheet_name =1,header =None,names=[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13]) # names元素的个数必须和dataframe的列数一致。
5. index_col：用于指定索引
   1. 默认为None，即索引默认为0开始的数字
   2. index_col = 0，将第一列设置为索引
   3. index_col=[0,1]，将第一列和第二列设置为索引，其余列为数据
   4. header 如果为1，则第一行数据就会被抛弃，index_col如果为1，第一列的数据会自动后移和其他数据合并在一起，不会被抛弃
6. usecols：用于指定读取的列
   1. usecols = [1,2,3]，读取第2-4列
   2. usecols = None，读取所有列
   3. 其他形式的写法验证都不通过。
7. squeeze：如果源数据数据或者读取的数据只有一列，squeeze = False时读取的结果是*行1列的dataframe结构，如果squeeze = True时读取的结果是一个Series结构。
8. converters={"可滚动收入":lambda x: x/100,"收入":lambda x: x/100} # 将可滚动收入和收入的数值都除以100
9. skiprows:省略指定行数的数据，从第一行开始
10. skipfooter:省略指定行数的数据，是从尾部数的行开始。