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    pandas pd.read_csv()函数中parse_dates()参数的用法说明

    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。

    import pandas as pd

    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

    >>> 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 
     0  0  0 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 0 0  0    0     0    0  0 0  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  4   5  0  0      13     0  0    0

    一般情况下:

    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。

    解决方法:

    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脚本之家。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教。

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