out = unpivotted_df.dropna().reset_index().drop('idx',axis=1) out.to_excel('columns_to_rows.xlsx') ◆ 另一种处理方法 还可以使用Pandasmelt()和pivot_table()完成多列到多行的转行,前提是已经进行了填充。相关示例如下: 另外一种方法demo数据 (df.melt(['P/N','Description']).dropna() .as...
seq0011223344... ...9995999599969996999799979998999899999999[10000rows x1columns]concat 性能 现在我们从...
rows_list.append(cols)df = pd.DataFrame(data=rows_list[1:], index=None, columns=rows_list[0])结果数据框：总结 在理想情况下，使用的数据将采用简单一致的格式。在本文中，我们介绍了在Pandas下通过参数轻松删除行和列以使其格式更加合理。尤其是结合openpyxl的情况下可以让我们读取Excel数据更加灵活，可以...
pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行 pd.set_option('max_colwidth', 100) # 设置value的显示长度为100,默认为50 2.2.1读取表头 df.columns #读取表头 df.columns.to_list() #读取表头,并转格式为列表 df.columns.values...
... A3 B1 C1 D1 237000 236000 239000 238000 C2 D0 241 240 243 242 D1 245 244 247 246 C3 D0 249000 248000 251000 250000 D1 253000 252000 255000 254000 [64 rows x 4 columns] ```### 交叉分析 `DataFrame`的`xs()`方法另外接受一个级别参数,使得在`MultiIndex`的特定级别上选择数据更...
PN'],i=['P/N','Description'],j='idx',sep='.'))cond=unpivotted_df.notna().sum(1).eq(1)unpivotted_df[:]=np.where(cond[:,None],unpivotted_df.fillna('NOT CLEAR'),unpivotted_df)out=unpivotted_df.dropna().reset_index().drop('idx',axis=1)out.to_excel('columns_to_rows.xlsx...
在第一种情况下,在没有行标签的情况下,Pandas用连续的整数标记行。在第二种情况下,它对行和列都进行了相同的操作。为Pandas提供列的名称总是一个好主意,而不是整数标签(使用columns参数),有时也可以提供行(使用index参数,尽管rows听起来可能更直观)。这张图片会有帮助: ...
--|---|---|---|到目前为止,我尝试的是将数据转换为Pandas,然后使用内置的pivot_table函数。import pandas as pdpd.pivot_table(df_pd, values = 'points', index=['id'], columns我没有将每个region和segme 浏览2提问于2020-11-24得票数 1 回答已采纳 1回答 pandas数据帧的...
# 提取待合并的所有列名,一会可以把它们drop掉 merge_names = list(df.loc[:, "Supplier":].columns.values) merge_names ['Supplier', 'Supplier PN', 'Supplier.1', 'Supplier PN.1', 'Supplier.2', 'Supplier PN.2'] def merge_cols(x): """ x是一个行Series,把它们按分隔符合并 """ # 删...
数据字典 “发票编号”：“Ketan patel”：nan，'03/25/2022'：175264.0，'03/24/2022'：175034.0...