Pandas中read_excel()的行数控制参数

在本文中，我们将介绍Pandas中read_excel()函数的一个参数——行数控制参数，即与read_csv()函数中的’nrows’参数功能相同的’rows’参数。

read_excel()函数和’nrows’参数

Pandas中的read_excel()函数是用于读取Excel文件的函数，其基本用法如下：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name='Sheet1')

其中，’file_name.xlsx’是要读取的Excel文件名，’Sheet1’是要读取的工作表名。除此之外，还有许多其他参数可供选择，其中就包括’rows’参数。

与read_csv()函数的’nrows’参数功能相同的’rows’参数，可以用来控制从Excel文件中读取的行数。其基本用法如下：

import pandas as pd

df1 = pd.read_csv('file_name.csv', nrows=100)
df2 = pd.read_excel('file_name.xlsx', sheet_name='Sheet1', rows=100)

上述代码中，’nrows=100’表示只读取csv文件（或工作表）中的前100行。

用例

下面的示例代码将演示如何使用’rows’参数。

首先，我们准备了一个Excel文件’test.xlsx’，其中包含20行数据：

现在，我们使用read_excel()函数来读取这个文件，并使用’rows’参数来控制读取的行数，具体代码如下：

import pandas as pd

# 读取前10行数据
df1 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1', rows=10)
print(df1)

# 读取后5行数据
df2 = pd.read_excel('test.xlsx', sheet_name='Sheet1', rows=5, skiprows=15)
print(df2)

上述代码中，’rows=10’表示我们只需要读取前10行的数据；’rows=5, skiprows=15’表示我们读取了Excel文件中的最后5行，跳过了前15行的数据。

输出结果如下：

   A   B   C   D
0  1  10  18  26
1  2  11  19  27
2  3  12  20  28
3  4  13  21  29
4  5  14  22  30
5  6  15  23  31
6  7  16  24  32
7  8  17  25  33
   A   B   C   D
0  16  24  32  40
1  17  25  33  41
2  18  26  34  42
3  19  27  35  43
4  20  28  36  44