如何使用 Python 中的 nrows 和 ncols 参数设置行数和列数？

2023-06-07 01:50| 来源: 网络整理| 查看: 265

在 Python 中，我们经常需要处理大量的数据，这些数据往往是以表格的形式呈现。在处理这些表格时，有时需要将表格按照一定的规则进行切割，比如将一个大表格拆分成多个小表格，或者将一个小表格拓展成一个大表格。在这种情况下，nrows 和 ncols 参数就能派上用场了。

nrows 和 ncols 参数是 pandas 库中 read_excel() 函数或 read_csv() 函数中都能使用的参数，它们是用来设置 Excel 表格或 CSV 文件的行数和列数。代码示例如下：

import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('example.xlsx', nrows=100, usecols="A:E") # 读取 CSV 文件 df = pd.read_csv('example.csv', nrows=100, usecols=["id", "name", "age"])

在上面的代码中，我们通过调用 pandas 库中的 read_excel() 函数或者 read_csv() 函数来读取 Excel 文件或 CSV 文件，并通过设置 nrows 和 ncols 参数来控制行数和列数。其中，nrows 参数用于设置读取的行数，可以是一个整数或 None（代表全部行数），ncols 参数用于设置读取的列数，可以是一个整数、列表或字符串形式的列索引。

需要注意的是，当我们设置 nrows 和 ncols 参数后，所得到的 DataFrame 对象只包含指定范围内的数据，而不是整个文件中的所有数据。如果我们需要读取全部数据，可以将 nrows 和 ncols 参数都设置为 None。

总之，使用 nrows 和 ncols 参数能够让我们更加方便地对表格数据进行处理，节省时间和精力，提高效率。

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