上一期中,我们重点介绍了pandas中read_excel()中的index_col参数,本期介绍一下usecols参数。官方文档说明:(支持int,str,以及他们的列表,还支持函数调用,默认None解读所有列)usecols : int, str, list-like, or callable default NoneReturn a subset of the columns.

* If None, then parse all columns.

* If int, then indicates last column to be parsed.

.. deprecated:: 0.24.0

Pass in a list of int instead from 0 to `usecols` inclusive.

* If str, then indicates comma separated list of Excel column letters

and column ranges (e.g. "A:E" or "A,C,E:F"). Ranges are inclusive of

both sides.

* If list of int, then indicates list of column numbers to be parsed.

* If list of string, then indicates list of column names to be parsed.

.. versionadded:: 0.24.0

* If callable, then evaluate each column name against it and parse the

column if the callable returns ``True``.

.. versionadded:: 0.24.0

2、代码解释有如下excel表格

# usecols=None也即默认值,默认会解读所有列

>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx', sheet_name='Sheet1',usecols=None)>>> df

name math Chinese

0 bob 23 12

1 millor 32 32

2 jiken 61 89

3 tom 34 94

4 json 83 12

5 dela 96 67

6 rison 90 34

# 当usecols指定[0,1]时则仅parse name列以及math列

>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx', sheet_name='Sheet1',usecols=[0,1])>>> df

name math

0 bob 23

1 millor 32

2 jiken 61

3 tom 34

4 json 83

5 dela 96

6 rison 90

# 当指定列名时,则仅parse指定的列名列

>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx', sheet_name='Sheet1',usecols=['name','Chinese'])>>> df

name Chinese

0 bob 12

1 millor 32

2 jiken 89

3 tom 94

4 json 12

5 dela 67

6 rison 34

# 当然,usecols还接受一个函数,该函数要求,仅有一个入参,# 要求返回结果必须为#boolen类型,如果为True便会解读该列# 定义一个函数,如果列名中包含'm'字符,则返回true

>>> def selectcols(col_name):

return 'm' in col_name

>>> df = pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx', sheet_name='Sheet1',usecols=selectcols)>>> df

name math

0 bob 23

1 millor 32

2 jiken 61

3 tom 34

4 json 83

5 dela 96

6 rison 90

>>>

哈哈,以上就是今天的内容,我相信,一定可以帮助到您。建议平常多调用help()函数,虽然是英文的说明,但真的不难。同时,也要多看看pandas文档,可以关注我的公众号:python小工具。里面有福利哦。

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