1#-*- coding:utf-8 -*-2#读取当前目录下所有excel文件,并且输出第一行是excel的表头3importos4importpandas as pd5defget_head(df):#根据df表第一个出现的非空字符最多的行数最为header的函数6list_temp=[]7foriinrange(0,df.shape[0]):8list_temp.append(df.iloc[i].count())9returnlist_temp....
第 12 行代码使用 string 模块的split 函数将字符串用逗号拆分成列表,列表中的每个值都是一个列标题,最后将列表赋给变量 header_list。 第 17 行使代码用 split 函数用逗号将字符串拆分成一个列表,列表中的每个值都是这行中某一列的值,然后,将列表赋给变量 row_list。 这里指定了这个分隔符参数,是为...
对于dataframe格式的数据: 1、data.value_counts():统计数据出现的次数 2、data.query("label==0"):按指定条件查询数据 3、data.plot():可视化...dataframe格式的数据 4、pandas.get_dummies(data):将某列数据用one-hot编码表示 5、pandas.concat([data1,data2],axis):将data1...的维度上进行拼接 6、dat...
如果源文件既有MultiIndex索引又有列,则应将分别指定的列表传递给index_col和header: In [432]: df.columns = pd.MultiIndex.from_product([["a"], ["b", "d"]], names=["c1", "c2"])In [433]: df.to_excel("path_to_file.xlsx")In [434]: df = pd.read_excel("path_to_file.xlsx", ...
data3 = pd.read_excel('服务器磁盘分区优化.xlsx',header=0)print(data3)# io :文件路径。# sheetname:返回多表使用sheetname=[0,1],若sheetname=None是返回全表 →① int/string 返回的是dataframe ②而none和list返回的是dict# header:指定列名行,默认0,即取第一行# index_col:指定列为索引列,也可...
header:用于MultiIndex制作列标题的行（或 a 的行列表）。index_col:用于创建索引的列（或列列表）。sk...
pdi(代表pandas illustrated)是github上的一个开源库,具有本文所需的这个和其他功能。要使用它,就要写 pip install pandas-illustrated 索引(Index) 负责通过标签获取元素的对象称为index。它非常快:无论你有5行还是50亿行,你都可以在常量时间内获取一行数据。
一、读取文件importpandasas pd flie_path1 = 'xxx.xlsx' flie_path2 = 'xxx.csv' df = pd.read_excel(flie_path1,header=2) # 读取excel文件,header默认为0,为2则将第三行作为标题,flie_path文件路径 # df = pd.read_excel(flie_path1, sheet ...
Pandas可以以完全自动化的方式将具有多重索引的DataFrame写入CSV文件:df.to_csv('df.csv ')。但是在读取这样的文件时,Pandas无法自动解析多重索引,需要用户的一些提示。例如,要读取具有三层高列和四层宽索引的DataFrame,你需要指定pd.read_csv('df.csv', header=[0,1,2], index_col=[0,1,2,3])。
#构建series1ser1 = pd.Series(list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz'))#构建series2ser2 = pd.Series(np.arange(26))#方法1,axis=1表示列拼接,0表示行拼接df = pd.concat([ser1, ser2], axis=1)#与方法1相比,方法2设置了列名df = pd.DataFrame({'col1': ser1,'col2': ser2})print(df.head(...