Pandas read_excel参数说明

read_excel参数说明

参数	说明
io	文件路径
sheet_name	导入指定sheet中的数据，可以是sheet名称，sheet序号，sheet组成的list，默认0，None 表示引用所有sheet
header	表头的所在行，默认 header=0，即默认第一行为表头； hearder=1：选择第二行为表头，第一行数据就不要了。其他以此类推； hearder=[1,2,3]：选择第2,3,4行的数据作为表头，第二行之上的数据不用；header=None :表示不使用数据源中的表头
names	自定义表头的名称，参数为list，长度不能超出excel中列的数目，由于names只有一维，所以header中不能指定多个表头，而且即使names中的长度小于列的数目（即使数组中的元素个数为0），names也会完全替代原来的表头
index_col	指定列为索引列，默认为 None, 即索引为0的列用行索引；可传list设置多列为索引
usecols	需解析的列，默认为 None，解析所有列； 如果为str，则解析字母列或列范围的逗号分隔列表（例如“ A：E”或“ A，C，E：F”或字"A,C:D"【表示选择A列，和C到D列】）。范围全闭。 如果为int，则表示解析到第几列。 # usecols=3, 表示解析第 0,1,2,3 列，共 4 列 如果为int列表，则解析列表中指定的几列。 # usecols=[0,1,4]，表示解析第 1 列，第 2 列，第 5 列的数据 选择以字母e结尾的所有列：usecols=lambda x:x.endswith("e") 注： 当 header 为多行组成的表头时，使用 usecols 会爆如下错误： ValueError: cannot specify usecols when specifying a multi-index header
squeeze	默认为False。如果设置squeeze=True则表示如果解析的数据只包含一列，则返回一个Series。
dtype	列的数据类型或指定列：数据类型的字典，默认为None
engine	可以接受的参数有“ xlrd”，“ openpyxl”或“ odf”，用于使用第三方的库去解析excel文件。
converters	传入参数为列名与函数组成的字典，对指定列的数据进行指定函数的处理。key 可以是列名或者列的序号，values是函数，可以def函数或者直接lambda都行。"类别编码"一列读取为str对象类型： converters={'类别编码':str} converters={'date': lambda x: pd.to_datetime(x, format='%Y%m')}
true_values	将指定的文本转换为True，默认为None
false_values	将指定的文本转换为False，默认为None 将性别中的女转换为True，男转换为False true_values=[‘女’], false_values=[‘男’]
skiprows	要跳过的行索引组成的列表；也可以是整数表示要从头开始要跳过的行数 skiprows=1 跳过第1行 skiprows=3 跳过前3行 skiprows=[1,3,5] 跳过第1,3,5行 skiprows=lambda x: x % 2 == 0 跳过偶数行
nrows	整数，指定读取数据的行数，默认为None 指定需要读取前多少行，通常用于较大的数据文件中。 nrows=3 读取前三行
skipfooter	整数，不读取数据的最后n行。
na_filter	na_filter为True时，表示读取数据时进行缺失值检测，为False时，则不进行缺失值检测。na_filter为True时，na_values、keep_default_na两个参数才有效。
na_values	指定识别为空值NA的内容，取值为字符串、数值、列表或字典 na_values='大专'，指定大专为NaN
keep_default_na	布尔值，默认取值为TRUE，是否将默认为空值的字符串识别为NaN； 数据中如果包含下面的字符，将被定义为缺失值nan： '', '#N/A', '#N/A N/A', '#NA', '-1.#IND', '-1.#QNAN', '-NaN', '-nan', '1.#IND', '1.#QNAN', '', 'N/A', 'NA', 'NULL', 'NaN', 'n/a', 'nan', 'null' 如果数据中还有其他字符将其作为缺失值，可以用na_values这个参数来设置。
verbose
parse_dates	指定某些列是否被解析为日期，布尔值或列表 这个参数用来解析时间日期类型的数据。可以接收布尔值、列表、二位列表、字典等。如果指定为布尔值True，配合index_col参数可以将日期时间列解析为日期时间索引。如果指定为list，可以将数据中一个或多个日期时间列分别解析为DataFrame中的日期时间类型。如果指定为二维列表，可以将数据中多个列解析为一个日期时间列，列名由这几个列拼接而成。如果指定字典，可以将数据中多个列解析为一个日期时间列，列名由字典的key来指定。
date_parser	指定解析器 date_parser=lambda x:pd.to_datetime(x,format='%Y_%m_%d')
date_format
thousands
decimal
comment
storage_options
dtype_backend