首先,使用Pandas的read_excel()函数读取Excel文件,并将其存储为一个DataFrame对象。例如: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd df = pd.read_excel('file.xlsx') 接下来,可以使用DataFrame的columns属性获取所有列名的列表。例如: 代码语言:txt 复制 column_names = df.columns.tolist() 最后,可以使用Python...
你可以使用 Pandas 的rename方法或者直接对 DataFrame 的columns属性进行赋值来更改 Excel 表格的列名。 方法一:使用rename方法 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 更改列名 new_column_names = {'old_column_name1': 'new_column_name1',...
column_names = ['Column1', 'Column2'] # 使用pd.read_excel()函数读取xls文件,并指定要读取的列名 df = pd.read_excel(file_path, usecols=column_names) 在usecols参数中,你可以指定要读取的列名列表。这将只读取这些列的数据。如果你只需要读取一列数据,可以将column_names设置为一个包含单一列名的列表。
names = ['John', 'Emma', 'Tom']ages = [23, 28, 35]cities = ['New York', 'London', 'Paris']df = pd.DataFrame({'Name': names, 'Age': ages, 'City': cities})索引和选择数据 列的选择：可以通过列的名称来选择DataFrame中的列，使用df['column_name']的方式。name_column = df['...
excel_file = pd.ExcelFile('example.xls')# 获取可用的工作表名列表 sheet_names = excel_file...
有时因为一个EXCEL文件的数据量很大,需要分割成多个文件进行处理。这时用Pandas的切片操作即可达到要求。 import pandas as pd data = pd.read_excel('E:\\PythonTestCode\\public opinion.xlsx', sheetname='public opinion') row_num, column_num = data.shape #数据共有多少行,多少列 ...
pandas.crosstab(index, # 行索引,必须是数组结构数据,或者Series,或者是二者的列表形式columns, # 列字段;数据要求同上values=None, # 待透视的数据rownames=None, # 行列名字colnames=None,aggfunc=None, # 透视的函数margins=False, # 汇总及名称设置margins_name='All',dropna=True, # 舍弃缺失值normalize=Fa...
apply()(column-/ row- /table-wise): 接受一个函数,它接受一个 Series 或 DataFrame 并返回一个具有相同形状的 Series、DataFrame 或 numpy 数组,其中每个元素都是一个带有 CSS 属性的字符串-值对。此方法根据axis关键字参数一次传递一个或整个表的 DataFrame 的每一列或行。对于按列使用axis=0、按行使用...
*# 这里set_index的参数可以用’names’,相对更简单。set_axis 对参数的要求稍微繁琐一些。 参考文章: https://www.delftstack.com/zh/howto/python-pandas/set-column-as-index-pandas/#%25E4%25BD%25BF%25E7%2594%25A8-read_excel-%25E6%2588%2596-read_csv-%25E4%25B8%25AD%25E7%259A%2584-index...
usecols支持一个回调函数column_check，可通过该函数对数据进行处理。下面是一个简单的示例：def column_check(x):if 'unnamed' in x.lower():return False if 'priority' in x.lower():return False if 'order' in x.lower():return True return True df = pd.read_excel(src_file, header=1, usecols...