pandas 读取数据集

1. read_excel

• pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, skiprows=None, skipfooter=0, **kwds)
• io: 输入文件的路径名
• sheet_name=None: 要读取的表格名，None代表读取所有表格
• header=None: None代表没有表头, 默认第0行是表头
• skiprows=n: 忽略开头的n行
• skipfooter=n: 忽略末尾的n行

>>> pd.read_excel('tmp.xlsx', index_col=None, header=None)
     0        1      2
0  NaN     Name  Value
1  0.0  string1      1
2  1.0  string2      2
3  2.0  string3      3

>>> pd.read_excel('tmp.xlsx')
      Name  Value
0  string1      1
1  string2      2
2  string3      3

2. read_csv

• pandas.read_csv(filepath_or_buffer, sep=', ', delimiter=None, header='infer', skiprows=None, skipfooter=0)
• filepath_or_buffer: 要读取的文件路径
• sep=', ': 默认数据间的分隔符是,
• delimiter: sep的别名
• header: 文件头
• skiprows=n: 忽略开头的n行
• skipfooter=n: 忽略末尾的n行