df = pd.read_excel('test.xlsx', index_col='NAME')#df.loc('卖家登录')['IS_EXE'] 就不是唯一
默认情况下,pandas将会创建一个从0开始的索引行,如下: >>>pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["date"])datetemperaturehumidity02021-07-01955012021-07-02945522021-07-039456 但是,我们可以在导入过程中通过将index_col参数设置为某一列可以直接指定索引列。 >>>pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["da...
使用index_col函数跳过空行的步骤如下: 首先,导入Pandas库:import pandas as pd 使用Pandas的read_csv函数读取CSV文件,并通过index_col参数指定要作为索引的列。例如,如果要将第一列作为索引,可以使用以下代码: df = pd.read_csv('data.csv', index_col=0) 这将读取名为'data.csv'的CSV文件,并将第一列作...
inplace=False#是否要用新的DataFrame替换原来的DataFrame,一般默认为False。 ) 2.5.2 修改索引,并保留原来的索引列为新的一列 import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=3,index_col=0) #重置索引,会将原来的索引列,变成新的一列...
index_col 表示将某一列或某几列作为索引 index_col = ['a'] index_col = ['a','b'] usecols 表示读取哪一列 不设置为默认读取全部列 usecols = ['a','b','c'] parse_dates 表示将某一列设置为 时间类型 parse_dates = ['col'] nrows 表示读取的数据行数 nrows = 2 本文来自博客园,作者:Ha...
3. 4. usecols 表示读取哪一列 不设置为默认读取全部列 usecols = ['a','b','c'] 1. 2. 3. 4. 5. parse_dates 表示将某一列设置为 时间类型 parse_dates = ['col'] 1. 2. 3. nrows 表示读取的数据行数 nrows = 2 1. 2. 3.
drop('a', axis = 0, inplace = True) print('删除a行后的DataFrame为:\n', df) 输出: 代码语言:javascript 复制 删除a行后的DataFrame为: col1 col2 b 11 6 c 12 7 d 13 8 e 14 9 03 Index Index对象为其余pandas对象存储轴标签、管理轴标签和其他元数据(如轴名称)。创建Series或DataFrame...
col4 4 Name: ind0, dtype: int32 In [9]: df.loc[0] Traceback (most recent call last): ##报错的详细信息,我就不占篇幅展示了 TypeError: cannot do label indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers [0] of <class 'int'> ...
默认情况下,pandas将会创建一个从0开始的索引行,如下: >>> pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"]) date temperature humidity 0 2021-07-01 95 50 1 2021-07-02 94 55 2 2021-07-03 94 56 但是,我们可以在导入过程中通过将index_col参数设置为某一列可以直接指定索引列。
在Pandas中,可以使用isnull()函数来查找DataFrame中的缺失值(NaN值)。要找到NaN值所在的列,可以使用any()函数结合axis参数设置为0来检查每一列是否存在NaN值。同样,要找到NaN值所在的行,可以将axis参数设置为1来检查每一行是否存在NaN值。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd #...