读取文件的代码pandas(读取文件的代码read)
python如何读取excel里面某一整列内容并修改？
可以使用 Python 中的 pandas 库来读取 Excel 文件里面某一整列内容并修改。
首先，需要安装 pandas 库。在命令行中输入：
pip install pandas
然后可以使用 pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件，并使用 iloc 属性获取某一整列内容。下面是一个示例代码：
import pandas as pd
# 读取 Excel 文件
df = pd.read_excel("your_file.xlsx")
# 获取某一整列内容
column_data = df.iloc[:, 2]
# 2 是列的编号，从 0 开始# 修改某一整列内容
column_data = column_data + 1
# 更新到 Excel 文件
df.iloc[:, 2] = column_data
df.to_excel("your_file.xlsx", index=False)
上面的代码会读取“your_file.xlsx”这个excel文件，获取第3列的内容并修改，最后将修改后的内容重新写入到excel文件中，注意这里没有保留原来的数据，如果需要保留原来的数据需要另外操作。
需要注意的是，若要读取的excel文件中有多个工作表，需要使用 pd.read_ex
Pandas只提供了读取什么文件的函数？
Pandas 提供了一系列函数，用于读取不同类型的文件。下面列出了 Pandas 中常用的读取文件的函数：
read_csv()：读取 CSV 格式的文件。
read_excel()：读取 Excel 格式的文件。
read_hdf()：读取 HDF5 格式的文件。
read_json()：读取 JSON 格式的文件。
read_pickle()：读取 Python 序列化格式的文件（即 pickle 文件）。
read_sql()：从数据库中读取数据。
这些函数都可以在 Pandas 的文档中找到详细的使用方法：
此外，Pandas 还支持使用 Python 内置的 open() 函数读取文本文件，使用 pd.read_table() 函数读取表格式的文件，使用 pd.read_clipboard() 函数读取剪贴板中的数据等。
希望这些信息能帮助你。如果你有其他问题，请随时追问。
04 pandas DataFrame_创建、文件读取、编码
定义：数据帧 (DataFrame) 是二维数据结构，即数据以行和列的表格方式排列。
特点：
1、 潜在的列是不同的类型
2、 大小可变
3、 标记轴是行和列 (行、列索引)
4、 可以对行和列进行算数运算
1、使用列表创建[]
2、使用字典创建{}
3、 使用数组创建 column行索引，index列索引
1、sheet_name 表格的小表名
2、 把哪一列当作行索引 index_col
3、 set_index("列名") 更改某一列为行索引
4、 reset_index(drop=True) 重置行索引，并把行索引转换为数据列
drop=True 不想要学号，即把行索引数据删除
1、读取csv文件
2、 从第I行开始作为列索引
header=None或数字
NONE 说明文件里面没有设置列索引，不把第一行当索引了
0,1 行当索引。默认是第0行
3、 加列索引
4、编码 、解析引擎
encoding 编码 默认utf-8 Windows新建文件,gb2312,gbk
engine 解析引擎 c比较快 python支撑更多方法
python如何用pandas库读取xls文件？
pandas.read_excel()用于将Excel文件读取到DataFrame中
read_excel有几个常用参数：
参数io用于指定文件路径；
参数sheet_name指定表名，接受以str、int、list类型或者None，默认为0，即第一个表，如果传入None，则会读取所有的表格；
参数header指定表头，接受int、list类型或者None，默认为0，即表格第一行，如果传入None，则表示不适用源数据的表头；
参数names用于自定义表头，接受list类型，默认为None；
参数index_col用于指定索引列，接受int类型或者None，默认为None，即使用表格第一列作为索引列；
参数usecols用于指定读取的列，接受int、str、list类型或者None，如果为str，则表示Excel列字母和列范围的逗号分隔列表（例如“ A：E”或“ A，C，E：F”）；