这期内容当中小编将会给大家带来有关如何在Python3中使用pandas模块对excel进行读写，文章内容丰富且以专业的角度为大家分析和叙述，阅读完这篇文章希望大家可以有所收获。
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1. 读取excel
读取excel主要通过read_excel函数实现，除了pandas还需要安装第三方库xlrd。
pd.read_excel(io, sheetname=0, header=0, skiprows=None, skip_footer=0, index_col=None, names=None, parse_cols=None, parse_dates=False, date_parser=None, na_values=None, thousands=None, convert_float=True, has_index_names=None, converters=None, dtype=None, true_values=None, false_values=None, engine=None, squeeze=False, **kwds)
'''
该函数主要的参数为io、sheetname、header、names、encoding。
io:excel文件，可以是文件路径、文件网址、file-like对象、xlrd workbook;
sheetname:返回指定的sheet，参数可以是字符串（sheet名）、整型（sheet索引）、list（元素为字符串和整型，返回字典{'key':'sheet'}）、none（返回字典，全部sheet）;
header:指定数据表的表头，参数可以是int、list of ints，即为索引行数为表头;
names:返回指定name的列，参数为array-like对象。
encoding:关键字参数，指定以何种编码读取。
该函数返回pandas中的DataFrame或dict of DataFrame对象，利用DataFrame的相关操作即可读取相应的数据。
'''
#代码示例:
import pandas as pd
excel_path = 'example.xlsx'
d = pd.read_excel(excel_path, sheetname=None)
print(d['sheet1'].example_column_name)2. 写入excel
写入excel主要通过pandas构造DataFrame，调用to_excel方法实现。
DataFrame.to_excel(excel_writer, sheet_name='Sheet1', na_rep='', float_format=None, columns=None, header=True, index=True, index_label=None, startrow=0, startcol=0, engine=None, merge_cells=True, encoding=None, inf_rep='inf', verbose=True, freeze_panes=None)
'''
该函数主要参数为:excel_writer。
excel_writer:写入的目标excel文件，可以是文件路径、ExcelWriter对象;
sheet_name:被写入的sheet名称，string类型，默认为'sheet1';
na_rep:缺失值表示，string类型;
header:是否写表头信息，布尔或list of string类型，默认为True;
index:是否写行号，布尔类型，默认为True;
encoding:指定写入编码，string类型。
'''
import pandas as pd
writer = pd.ExcelWriter('output.xlsx')
df1 = pd.DataFrame(data={'col1':[1,1], 'col2':[2,2]})
df1.to_excel(writer,'Sheet1')
writer.save()上述就是小编为大家分享的如何在Python3中使用pandas模块对excel进行读写了，如果刚好有类似的疑惑，不妨参照上述分析进行理解。如果想知道更多相关知识，欢迎关注创新互联行业资讯频道。
文章题目：如何在Python3中使用pandas模块对excel进行读写-创新互联
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