import pandas #导入pandas模块 from pandas import read_excel #导入read_execel file='d:/student.xlsx' #变量file表示文件路径,注意'/'的用法 数据见第18章表18-1 df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str}) #将Excel文件导入到DataFrame变量中 df=df[:5] #截取df的前5个记录 print(...
b=pd.read_csv(r'read_csv.csv',encoding='gbk',\ dtype={'年龄':object}) print(b.dtypes);print('c读取后的nrow数据为---') c=pd.read_csv(r'read_csv.csv',encoding='gbk',\ dtype={'年龄':object},nrows=2) print(c);print('d读取后的na_values数据为---') d=pd.read_csv(r'read...
dtypes:查看DataFrame的每一列的数据元素类型,要区分Series(或numpy数组)中的dtype。其实,这个也很好理解,无论是Series还是numpy数组,包含的元素类型都只有1种,但是,DataFrame不一样,DataFrame的每一列都可以是不同的数据类型,因此返回的是数据元素类型的复数(dtypes)。示例如下: dtypes属性 3. DataFrame的索引和切片 ...
pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, usecols=None, squeeze=None, dtype=None, engine=None, converters=None, true_values=None, false_values=None, skiprows=None, nrows=None, na_values=None, keep_default_na=True, na_filter=True, verbose=False, parse_...
dtype ## 获得数据index df.index ##获取数据列名 df.columns ##获取数据矩阵 df.values ##获取数据基础统计量 df.describe() 读取文件部分 ##读取csv df=pd.read_csv('~/data/input.csv',index_col=None) ###写入csv pdf_res.to_csv('~/data/output.csv',index=None) ###读取excel df=pd.read_...
dtype: int64 8、var()：求方差 In [11]: df['语文'].var()Out[11]: 296.316129032258 22.3 分组统计函数groupby()格式：df.group(by=[‘分类1’,’分类2’,...])[‘被统计的列’].agg({列别名1 : 统计函数1,列别名2 : 统计函数2,...})其中，by表示用于分组的列；.agg可以分别指定列的别...
dtype: object 1test.shape (91, 9) 1test.size 819 •方法 方法使用 1、head() 显示数据前几行(默认5行) 2、tail() 显示数据后几行(默认5行) 3、rename(index/columns={a:a1}) 数据索引或列重命名 4、replace(columns:{a:a1}) 替换数据 ...
读取Excel表格创建DataFrame对象#读取Excel表格创建DataFrame对象"" #sheet_name:指定读取的sheet页,默认读取第一个sheet页。 df4 = pandas.read_excel('file/2022年股票数据.xlsx', sheet_name='AMZN', index_col='Date') print(df4) ''' Open High Low Close Volume Date 2022-12-30 83.120 84.050 ...
一、读取Excel数据 read_excel参数说明 def read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,parse_cols=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None, true_values=None, false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,na_filte...
Pandas中的超链接指的是Excel中的超链接,可以在Excel中点击链接跳转到其他单元格或者其他工作表。在将Excel数据导入到Pandas的DataFrame中时,可以保留超链接的信息。 在Pandas中,可以使用read_excel函数将Excel文件读取为DataFrame对象。通过设置dtype参数为object,可以保留超链接的信息。示例代码如下: 代码语言:txt 复制 ...