pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None,usecols=None, squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None, false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None
操作逻辑方面，索引直接调用数据框的列标签或行号，属于基础数据定位方式。比如data[’age’]可以直接调取名为"age"的列数据，这种操作简单直接但功能单一。当需要同时定位行和列时，索引方式需要通过多个步骤实现，例如先筛选行再选取列，容易产生代码冗余。loc()函数采用标签优先的二维定位机制，其基本结构为data.loc[...
df.groupby(col) #从一个栏返回GROUPBY对象 df.groupby([col1,col2]) # 返回来自多个列的groupby对象 df.groupby(col1)[col2] # 返回中的值的平均值 col2,按中的值分组 col1 (平均值可以用统计模块中的几乎所有函数替换 ) df.pivot_table(index=col1,values=[col2,col3],aggfunc=mean) # 创建一个...
red=pd.read_csv(r'C:\Users\administered\Desktop\\redbookshuju.csv',index_col=0,header=0,skiprows=2) #index_col 默认值(index_col = None)——重新设置一列成为index值,这一列一般没有意义,无法计入模型进行训练。也可以后面使用drop函数舍弃 #index_col=False——重新设置一列成为index值 #index_col...
pivot()其实就是用set_index()创建层次化索引,再用unstack()重塑 df1.set_index(['姓名','科目']).unstack('科目') 数据分组与数据透视表更是一个常见的需求,groupby()方法可以用于数据分组。 df.groupby("科目").mean() 由于pivot_table()数据透视表的参数比较多,就不再使用案例来演示了,具体用法可参考...
Float64Index([1.5, 2.4, 3.7, 4.9], dtype='float64', name='peter') pd.IntervalIndex 新的间隔索引 IntervalIndex 通常使用 interval_range()函数来进行构造,它使用的是数据或者数值区间,基本用法: In [7]: s6=pd.interval_range(start=0,end=6,closed="left")s6 ...
只需要在读取的时候,加个index_col=0即可。 直接一步到位,简直太强了! 当然了,这个问题还可以使用usecols来解决,关于这个参数的用法,之前有写过,可以参考这个文章:盘点Pandas中csv文件读取的方法所带参数usecols知识。 三、总结 大家好,我是皮皮。这篇文章主要分享了Pandas处理csv表格的时候如何忽略某一列内容的问...
1)set_index() 使用set_index()可以使用多个参数来实现不同的多层索引(层次化索引)操作。 参考说明: 参数 描述 keys 用于创建索引的列名或列名列表,可以是单个列名或多个列名。 drop 布尔值,指定设置索引后是否删除原来的列,默认为 True(删除)。 append 布尔值,指定是否将新索引添加到现有索引,默认为 False。
data = pd.DataFrame(np.arange(6).reshape((2,3)),index=pd.Index([1, 2],name='row') ,columns=pd.Index(["col-1", "col-2", "col-3"],name='col')) print(data) print(data.stack()) print(data.stack().unstack()) 请点击此处查看本环境基本用法. Please click here for more detai...