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...
1. index_col参数 index_col是read_csv中的一个参数,而不是某一个方法,在使用 read_csv 函数读取文本的时候使用index_col参数指定用哪几个列作为索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 pd.read_csv('data/table.csv',index_col=['Address','School']).head() 2. reindex和re...
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=["date"],index_col="date")temperaturehumiditydate2021-07-0195502021-07-0294552021-07-039456 2. 使用现有的 DataFrame 设置索引 当然,如果已经读取数据或做完一些数据处理步骤后,我们可...
df.index[2]='idx5' # 整体修改行索引 idx_list = ['idx1','idx2','idx3'] df.index = idx_list #重设索引。设置下标索引,drop默认为False,不删除原来的索引 df.reset_index(drop=False) df.rename_axis(index="idx_name") df.rename_axis(columns="col_name") groupby后重置索引 df.groupby("...
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=["date"], index_col="date") temperature humidity date 2021-07-01 95 50 2021-07-02 94 55 2021-07-03 94 56 ...
1、使用 set_index() 在 Pandas DataFrame 中指定列作为索引 2、使用 read_excel 或 read_csv 中的 index_col 参数在 Pandas DataFrame 中将列作为索引 通常,在 Pandas Dataframe 中,我们默认以 0 到对象长度的序列号作为索引。我们也可以将 DataFrame 中的某一列作为其索引。为此,我们可以使用 pandas 中提供的...
info=pd.read_csv("person.csv", index_col="Name") #获取单列数据,或者以列表的形式传入["Salary"] a=info["Salary"] print(a) 输出结果: Salary Name Jack 22000 Lida 19000 John 12000 Helen 3500 设置索引 set_index() 将已存在的列标签设置为 DataFrame 行索引。除了可以添加索引外,也可以替换已经...
重置索引为默认的数字形式:reset_index() neighborhoods.reset_index().tail()# 换一个一级目录:# The two lines below are equivalentneighborhoods.reset_index(col_level=1).tail()neighborhoods.reset_index(col_level="Subcategory").tail() 从index移动到DataFrame的column: ...
df = pd.read_excel('C:/Users/asus/Desktop/index.xlsx') df 1. 2. 自定义指定 # 指定’姓名‘或’班级‘这一列为行索引 df = pd.read_excel('C:/Users/asus/Desktop/index.xlsx',index_col='姓名') # df = pd.read_excel('C:/Users/asus/Desktop/index.xlsx',index_col='班级') ...
pd.read_csv('data/table.csv',index_col=['Address','School']).head() 1. 2. reindex和reindex_like reindex是指重新索引,它的重要特性在于索引对齐,很多时候用于重新排序。 df.head() 1. 通过为reindex参数指定一个新的list,使得原始df的行重新排列。