numpy中的converters和usecols用法

本文介绍了在Python中使用pandas读取Excel数据时,如何处理空值问题以及如何选择和转换特定列。通过设置`converters`参数将'学号'和'ID'列转换为字符串,确保后续操作的顺利进行。同时,展示了三种不同的方法:指定列名`usecols`配合`sheet_name`,使用numpy的`arange`选择列,以及通过列区间切片。这些技巧对于高效处理Excel数据至关重要。

用Python打开Excel数据,读取时需要将”学号“和“ID"转换成字符,以便后续操作

df = pd.read_excel(path, converters={
   
   '学号': str, 'ID': str})

在这里插入图片描述


以下是我的经历来体会:

我在从Excel读入python的数据时,发现读出的是空值:

import pandas as pd 
df=pd.read_excel("D:/Python/05DataMineML/2022STU(1).xlsx")
df

在这里插入图片描述

但是分明是有数据的,大概率出现的原因是sheetname(表的名称)出现了问题。

那就试试其他的方法:

下图是Excel的表头,共有115行数据。

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