A.to_excel('A.xlsx', sheet_name='Sheet2') A_ex1=pd.read_excel('A.xlsx','sheet1') print(A_ex1) 输出报错: ValueError: Worksheet named 'sheet1' not found 报错'找不到sheet1',这是因为’A.to_excel('A.xlsx', sheet_name='Sheet2')‘语句的操作是新建一个名为A.xlsx的文件,在其中新建...
接下来,我们可以使用条件筛选的方式来选择满足特定条件的行,并打印另一列的值。假设我们要根据column1的值为"value1"来筛选数据,并打印对应的column2的值。 代码语言:txt 复制 # 根据column1的值为"value1"来筛选数据,并打印对应的column2的值 filtered_data = data[data['column1'] == 'value1'] print(...
在Pandas中，有两个轴：0表示行轴（index轴），1表示列轴（column轴）。示例：import pandas as pd# 创建一个DataFramedata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}df = pd.DataFrame(data)# 沿着行轴计算平均值mean_row ...
import pandas as pd # 创建一个示例数据帧 data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [28, 32, 25], 'City': ['New York', 'Paris', 'London']} df = pd.DataFrame(data) # 获取行号 row_numbers = df.index.tolist() print("行号:", row_numbers) # 获取列号 colum...
print(df) 运行以上代码后,将创建一个带有行名和列名的DataFrame,输出结果应该如下(注意,原输出示例中存在格式错误,以下输出已修正): Column1 Column2 Row1 1 4 Row2 2 5 Row3 3 6 在这个例子中,我们创建了一个包含两列(’Column1’和’Column2’)和三行(’Row1’、’Row2’和’Row3’)的DataFrame。
# 直接对DataFrame迭代for column in df:print(column) 07、函数应用 1、pipe() 应用在整个DataFrame或Series上。 #对df多重应用多个函数f(g(h(df), arg1=a), arg2=b, arg3=c)# 用pipe可以把它们连接起来(df.pipe(h).pipe(g, arg1=a).pipe(f, arg2=b, a...
若设置为 True，则在原DataFrame上进行修改。下面通过几个示例来说明 rename函数的用法：示例1：重命名单个列名import pandas as pddata = {'A': [1, 2, 3],'B': [4, 5, 6]}df = pd.DataFrame(data)print("Original DataFrame:")print(df)df = df.rename(columns={'A': 'Column1'})print("\...
# 直接对DataFrame迭代 for column in df: print(column) 07、函数应用 1、pipe() 应用在整个DataFrame或Series上。 #对df多重应用多个函数 f(g(h(df), arg1=a), arg2=b, arg3=c) # 用pipe可以把它们连接起来 (df.pipe(h) .pipe(g, arg1=a) .pipe(f, arg2=b, arg3=c) ) ...
a b c 01.0 1.0 1.0 1 1.0 1.0 1.0 2 1.0 1.0 1.0 2. DataFrame的对齐运算 df1 = pd.DataFrame(np.ones((2, 2)), columns=['a','b']) df2= pd.DataFrame(np.ones((3, 3)), columns=['a','b','c'])print('df1:')print(df1)print('')print('df2:')print(df2)print('df1+df2:'...
print(df) 输出结果为: a b c012NaN151020.0 没有对应的部分数据为NaN。 Pandas 可以使用loc属性返回指定行的数据,如果没有设置索引,第一行索引为0,第二行索引为1,以此类推: 实例 importpandasaspd data={ "calories":[420,380,390], "duration":[50,40,45] ...