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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章pandas pd.read_csv()函数中parse_dates()参数的用法说明由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
parse_dates : boolean or list of ints or names or list of lists or dict, default False 。
boolean. If True -> try parsing the index. 。
list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> try parsing columns 1, 2, 3 each as a separate date column. 。
list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> combine columns 1 and 3 and parse as a single date column. 。
dict, e.g. {‘foo' : [1, 3]} -> parse columns 1, 3 as date and call result ‘foo' 。
If a column or index contains an unparseable date, the entire column or index will be returned unaltered as an object data 。
type. For non-standard datetime parsing, use pd.to_datetime after pd.read_csv 。
中文解释:
boolean. True -> 解析索引 。
list of ints or names. e.g. If [1, 2, 3] -> 解析1,2,3列的值作为独立的日期列； 。
list of lists. e.g. If [[1, 3]] -> 合并1,3列作为一个日期列使用 。
dict, e.g. {‘foo' : [1, 3]} -> 将1,3列合并，并给合并后的列起名为"foo" 。
补充：解决Pandas的to_excel()写入不同Sheet，而不会被重写 。
在使用Pandas的to_excel()方法写入数据时，当我们想将多个数据写入一个Excel表的不同DataFrame中，虽然能够指定sheet_name参数，但是会重写整个Excel之后才会存储.
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1
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import
pandas as pd
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现在我有三个DataFrame,分别是大众某车型的配置、外观和内饰数据。现在我想要将这三个DF存入一张表的不同sheet中 。
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>>> df1
220V
车载电源 A
/
C开关 ACC Autohold Aux BMBS爆胎监测与安全控制系统 CD机 CarPlay
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0
0
0
0
1
>>> df2
A柱 B柱 C柱 保险杠 倒车灯 倒车镜尺寸 前后灯 前脸 前风窗玻璃 后视镜尺寸
0
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0
0
0
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0
>>> df3
HUD抬头数字显示 中控台 中控锁 中控面板 中间扶手 仪表盘 儿童安全座椅接口 全景天窗 分辨率 后排出风口
0
0
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5
0
0
13
0
0
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3
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df1.to_excel(
"大众.xlsx"
,sheet_name
=
"配置"
)
df2.to_excel(
"大众.xlsx"
,sheet_name
=
"外观"
)
df3.to_excel(
"大众.xlsx"
,sheet_name
=
"内饰"
)
|
可是结果中:
只有最后一个存储的内饰数据，并不符合我们的需求.
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1
2
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5
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writer
=
pd.ExcelWriter(
'大众.xlsx'
)
df1.to_excel(writer,
"配置"
)
df2.to_excel(writer,
"外观"
)
df3.to_excel(writer,
"内饰"
)
writer.save()
|
结果:
实现插入相同Excel表中不同Sheet_name！ 。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持我。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教.
原文链接：https://blog.csdn.net/MR_jie1/article/details/88394870 。
最后此篇关于pandas pd.read_csv()函数中parse_dates()参数的用法说明的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于pandas pd.read_csv()函数中parse_dates()参数的用法说明的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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