numpy中的converters和usecols用法詳解
用Python打開(kāi)Excel數(shù)據(jù)，讀取時(shí)需要將”學(xué)號(hào)“和“ID"轉(zhuǎn)換成字符，以便后續(xù)操作
df = pd.read_excel(path, converters={'學(xué)號(hào)': str, 'ID': str})
以下是我的經(jīng)歷來(lái)體會(huì)：
我在從Excel讀入python的數(shù)據(jù)時(shí)，發(fā)現(xiàn)讀出的是空值：
import pandas as pd
df=pd.read_excel("D:/Python/05DataMineML/2022STU(1).xlsx")
df
但是分明是有數(shù)據(jù)的，大概率出現(xiàn)的原因是sheetname（表的名稱）出現(xiàn)了問(wèn)題。
那就試試其他的方法：
下圖是Excel的表頭，共有115行數(shù)據(jù)。
方法一：使用usecols
#獲取字段的第一種寫法
import pandas as pd
df=pd.read_excel('../05DataMineML/2022STU(1).xlsx',usecols=['學(xué)號(hào)','姓名','20220101','20220125','20220202','20220208','20220213','20220220','20220226','20220311','20220320','20220327','20220403','randscore'],index_col='姓名',sheet_name='2022STUMOOC')
df.info()
index_col：指定作為表格的索引值
usecols：pandas讀取excel使用read_excel()中的usecols參數(shù)讀取指定的列
sheet_name：表名
重點(diǎn)：要使用usecols參數(shù)，sheet_name必須顯式寫出來(lái)。
方法二：使用numpy
#獲取字段的第二種寫法:使用numpy
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_excel('../05DataMineML/2022STU(1).xlsx',converters={'學(xué)號(hào)':str},usecols=np.arange(3,16),index_col='姓名',sheet_name='2022STU')
df.head()
這里就涉及converters：
converters={'學(xué)號(hào)':str}：將學(xué)號(hào)轉(zhuǎn)換為字符類型，以便后續(xù)操作。
這里使用了usecols=np.arange(3,16)
方法三：使用切片區(qū)間
#獲取字段的第三種寫法:切片區(qū)間
import pandas as pd
import numpy as np
df=pd.read_excel('../05DataMineML/2022STUMOOC (1).xlsx',converters={'學(xué)號(hào)':str},usecols=("D:P"),index_col='姓名',sheet_name='2022STUMOOC')
df
這里使用了usecols=("D:P")，也就是使用了如下圖每列的序號(hào)值做切片
總結(jié)：
converters用法：轉(zhuǎn)換類型。比如將Excel數(shù)據(jù)一列從int變成str
usecols用法
usecols=[‘學(xué)號(hào)',‘姓名'] usecols=np.arange(3,16) usecols=(“D:P”)
到此這篇關(guān)于numpy中的converters和usecols用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)numpy converters和usecols內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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