在Python中使用“read_excel”读取空单元格

我正在使用Python来阅读excel。这是我正在读的专栏

我的问题是，read_excel没有将空单元格计算为单元格。当我使用df2=df1.iloc[0:30]时，我希望它包含那些空单元格，这样最后两个数据项就不会包含在我的数据框中。这是因为这些单元格在整个月内每天都会填充，所以这些空单元格将一直存在到该月的最后一天。如何确保pandas read_excel在其数据框中包含这些空单元格

df = pd.read_excel('book1.xlsx',header=None, skip_blank_lines=False)

       0
0     17
1      0
2      0
3      0
4      0
5      T
6   0.13
7   0.33
8   0.02
9   0.04
10     T
11     0
12     0
13  0.57
14     0
15     0
16     T
17     0
18     0
19  0.07
20     0
21     0
22  0.11
23     0
24     0
25   NaN
26   NaN
27   NaN
28   NaN
29   NaN
30   NaN
31  1.27
32     7

注意：计数不计算NaN值

df.count()

返回

0    27
dtype: int64

33

及

返回

0    27
dtype: int64

33

注意：计数不计算NaN值

df.count()

返回

0    27
dtype: int64

33

及

返回

0    27
dtype: int64

33

跳过空白行参数在较新版本中无效。使用类似于be的代码获取excel中的精确df

df = pd.read_excel('book1.xlsx',dtype="str").fillna('')

跳过空白行参数在较新版本中无效。使用类似于be的代码获取excel中的精确df

df = pd.read_excel('book1.xlsx',dtype="str").fillna('')

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请尝试在读取函数中添加参数skip\u blank\u lines=False，该操作有效！除此之外是否还有其他文件？我在参数列表中看不到这一点。据我所知，这是一个未记录的文件，但在互联网上停留了一段时间后，你就会知道这是一个隐藏的宝石$在1.1.4中：read\u excel得到了一个意外的关键字参数“skip\u blank\u lines”，请尝试在read函数中添加参数skip\u blank\u lines=False。这有效！除此之外是否还有其他文件？我在参数列表中看不到这一点。据我所知，这是一个未记录的文件，但在互联网上停留了一段时间后，你就会知道这是一个隐藏的宝石$在pandas 1.1.4中：read_excel得到了一个意外的关键字参数“skip_blank_lines”，那么lendf呢@Scott@pydlendf返回33它包括NaN和df.shape返回33,1。在1.1.4中：read\u excel得到一个意外的关键字参数“skip\u blank\u lines”lendf呢@Scott@pydlendf返回33它包括NaN和df.shape返回33,1.在1.1.4中：read\u excel得到一个意外的关键字参数“跳过空白行”