importpandasaspd # 从 Excel 文件创建 DataFrame df=pd.read_excel('data.xlsx')print(df) 输出: 代码语言:javascript 复制 Name Age City0Alice25New York1Bob30Los Angeles2Charlie35Chicago 相关搜索: Pandas DF,DateOffset,创建新列 从现有的df创建新的df (python - pandas) ...
方法一:直接使用pd.DataFrame(data=test_dict)即可,括号中的data=写不写都可以,具体如下: test_dict = {'id':[1,2,3,4,5,6],'name':['Alice','Bob','Cindy','Eric','Helen','Grace '],'math':[90,89,99,78,97,93],'english':[89,94,80,94,94,90]}#[1].直接写入参数test_dicttest...
1. 字典类型读取到DataFrame(dict to DataFrame) 假如我们在做实验的时候得到的数据是dict类型,为了方便之后的数据统计和计算,我们想把它转换为DataFrame,存在很多写法,这里简单介绍常用的几种:方法一:直接使用pd.DataFrame(data=test_dict)即可,括号中的data=写不写都可以,具体如下: 代码语言:javascript 代码运行次数...
from sqlalchemy import create_engine # #方法一: # #创建一个mysql数据库的连接对象"" # conn = pymysql.connect( # host='172.16.8.184', # user='root', # password='123456', # port=3307, # database='iamdb', # charset='utf8' # ) # #通过sql从数据库二维表读取数据创建DataFrame # df5...
importduckdbimportpandas# Create a Pandas dataframemy_df=pandas.DataFrame.from_dict({'a':[42]})# query the Pandas DataFrame "my_df"results=duckdb.sql("SELECT * FROM my_df").df() 它甚至比pandasql还要简洁。我们不需要给duckdb绑定当前环境下的全局变量,duckdb能通自动查找到my_df!
url='https://github.com/chris1610/pbpython/blob/master/data/2018_Sales_Total_v2.xlsx?raw=True' df=pd.read_excel(url) # Create a new workbook and add the DataFrame to Sheet1 xw.view(df) 这段代码将打开一个新的Excel实例并将df放入A1单元格。下...
其中DataFrame(data=None,index=None,columns=None)其中index代表行名称,columns代表列名称 其中df.index/df.columns分别代表行名称与列名称: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.index #行名 df.columns #列名 其中index也是索引,而且不是那么好修改的。
import pandas as pd# Create a DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 35, 40]}df = pd.DataFrame(data)# Filter rows where Age is greater than 30 filtered_df = df[df['Age'] > 30] ...
An important method on pandas objects is reindex, which means to create a new object with the data conformed to a new index. Consider an example: obj=pd.Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=['d','b','a','c']) obj 1. 2. d 4.5 ...
engine=create_engine('mysql+pymysql://root:12345678@127.0.0.1:3306/testdb?charset=utf8')#创建数据库连接 detail1=pd.read_sql_table('meal_order_detail1',con=engine) print('订单详情表的索引为:',detail1.index) #订单详情表的索引为: RangeIndex(start=0, stop=2779, step=1) ...