我正在尝试找出所有使用熊猫的复制品,我已经设法做到了。然而,excel中有多个工作表,我想对所有的工作表重复这个过程,最终的excel应该是所有没有重复的新数据,它们被放在各自的工作表上。"<file_path>\\test123.xlsx")
for sheet in x1.sheet_names: #scan for the number of worksheets in the exceldata=pd.read_excel(final_audite
我正在尝试导入一个大的excel文件(400k X 40)到一个熊猫DataFrame。虽然它在我的本地机器上运行良好,但在移植到装有Python=3.7、Pandas=1.2.4和Openpyxl=3.0.7的linux服务器上时,它就崩溃了。在本地,我有稍微老一点的包。']) # all dates are within 2017df = pd.read_excel
是否有任何方法可以使用KQL查询大型本地文件(10k+行),例如Excel、CSV等,以及存储在Kusto ()中的数据?下面是我的场景:我广泛使用KQL来探索Kusto (Azure data Explorer)集群中托管的数据。大多数情况下,这些探索是非常动态的,并且是在一次性的情况下调查情况。对于一些数据,我只有Excel和CSV文件,我想加入Kusto数据。我知道我可以用Pandas来做这件事,但是我特别想知道是否有任何方法可以用KQL来完成,
我是Python程序员新手,我在使用pd.read_excel()函数加载xlsx工作簿时遇到了问题。pandas的read_excel文档说指定'sheet_name = None‘应该返回"All sheets as a dictionary of DataFrames",但是我得到的却是一个空字典:temp