# 两种读取Excel非首行作为dataframe列名的方法 readbook = pd.read_excel(file_path, skiprows=2) # readbook = pd.read_excel(file_path, header=2) # 查看列名 print(readbook.columns.values.tolist()) # 读取列名为AA的数据 location = readbook['AA'] # 转换为list loca = location.to_list() print(loca)

1. pd.read_excel（file_path, skiprows =2），跳过原excel的前两行，从excel第三行开始读取为dataframe，则dataframe默认首行作为列名；

2. pd.read_excel（file_path, header =2），将excel所有行都读取为dataframe，跳过dataframe的前两行，将第三行作为列名。

关于file_path的读取可以参考 获取地址 。

本文用pandas读取excel，其他读取方法可以参考python读取excel。直接上代码import osimport pandas as pd# 两种读取Excel非首行作为dataframe列名的方法readbook = pd.read_excel(file_path, skiprows=2)# readbook = pd.read_excel(file_path, ... ''' 读取 excel 文件内容''' def create_work_book(self, title, index, maxRow, maxColumn, fileName): :param title: 表名称, 想要读取 第一行 当中的内容可以采用如下格式： data = read_csv(filename,header=None, usecols=[1], engine=' python ', skipfooter=footer) header 可以指定None 来读取 第一行 给 pd.read_csv() 加上 header=None 即可 读出来的数据 第一行 为正常数据， 列名 为从0开始的序列 >>> concated_lbptop_train = pd.read_csv('lbptop_data_tr.csv'); >>> concated_lbptop_train.shape (28, 768) >>> concated_lbptop_train = pd.read_csv('lbptop 有时候从网上下载的若干 excel ，名字里会带有广告信息，我们可以利用 python 对 excel 文件进行批量改名。 get_all_ excel (path)：通过path路径，获得路径下所有的 excel 文件，返回一个list，list里为该 excel 文件的路径（包括名字）。 main ：对list进行遍历，如果 XXX 在路径中，即 excel 名字中包含该字符串，对此路径进行处理，用os.rename(old, new) 进行改名 import os def get ### 回答2： Python 中的 DataFrame 是pandas库提供的一种数据结构，类似于表格，可以灵活地处理数据。 DataFrame 的 列名 是指 DataFrame 中每一列的名称。 在创建 DataFrame 时，可以通过参数columns指定 DataFrame 的 列名 。例如： import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Gender': ['Female', 'Male', 'Male']} df = pd. DataFrame (data, columns=['Name', 'Age', 'Gender']) 在这个例子中，我们通过字典data创建了一个 DataFrame ，并在创建时指定了 列名 为'Name'、'Age'和'Gender'。 另外，可以通过 DataFrame 的columns属性来获取 列名 。例如： print(df.columns) 这样会输出 DataFrame 的所有 列名 。 还可以通过 DataFrame 的rename方法来修改 列名 。例如： df.rename(columns={'Name': 'Full Name'}, inplace=True) 这样会将 列名 'Name'修改为'Full Name'。 需要注意的是， DataFrame 的 列名 是一个索引对象，可以通过索引对象的方法来进行操作，如添加新的 列名 、删除 列名 等。 总结起来， Python 的 DataFrame 列名 是指 DataFrame 中每一列的名称，可以通过创建 DataFrame 时指定 列名 、通过columns属性获取 列名 、通过rename方法修改 列名 来操作。 ### 回答3： Python 的 DataFrame 是pandas中的一种数据结构，类似于表格形式的数据集。它由多个列组成，每一列都有一个名称来表示其含义。 DataFrame 的 列名 可以通过多种方式进行操作和管理。以下是几种常见的操作方法： 1. 获取 列名 ：可以使用 DataFrame 的columns属性来获取所有的 列名 ，返回一个 列名 的列表。 2. 修改 列名 ：可以使用 DataFrame 的rename方法来修改 列名 。该方法接受一个字典作为参数，字典的键是旧的 列名 ，值是新的 列名 。 3. 删除 列名 ：可以使用 DataFrame 的drop方法来删除 列名 。该方法接受一个参数，即要删除的 列名 。 4. 添加 列名 ：可以使用 DataFrame 的columns属性来添加 列名 。该属性接受一个列表作为参数，列表的元素是新的 列名 。 5. 检查 列名 是否存在：可以使用in关键字来检查 列名 是否存在于 DataFrame 中。例如，可以使用" 列名 " in df.columns来检查名为" 列名 "的列是否存在于 DataFrame df中。 通过对 列名 的操作，我们可以更好地理解和利用 DataFrame 中的数据。这些操作能够帮助我们对数据进行重命名、筛选、分析和可视化等操作，提高数据处理的效率和准确性。