df[date_column] = pd.to_datetime(df[date_column]) 现在,你可以使用Pandas的各种日期时间函数和方法对日期列进行操作和分析了。 以下是一个完整的示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') # 确定日期列
import pandas as pd # 假定你的Excel文件名为 example.xlsx,它在当前目录下 file_path = 'example.xlsx' # 使用 read_excel 函数读取文件 df = pd.read_excel(file_path) # 打印DataFrame查看数据 print(df) 这段代码将读取Excel文件example.xlsx中的第一个工作表,并将数据加载到DataFrame对...
# 添加一个新列，值为年龄的两倍 data['new_column'] = data['age'] * 2 # 打印添加新列后...
import pandas as pd excel_filename = '数据.xlsx' df = pd.read_excel(excel_filename) # print(df) # 方法一:分别取日期与小时,按照日期和小时删除重复项 df['day'] = df['SampleTime'].dt.day # 提取日期列 df['hour'] = df['SampleTime'].dt.hour # 提取小时列 df = df.drop_duplicates...
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...
pandas.read_excel()函数 read_excel()函数用于读取Excel文件并将其转换为Pandas的DataFrame对象。这是处理Excel数据的基础。函数原型如下: pandas.read_excel(io,sheet_name=0, *,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skip...
import pandasas pd data = pd.read_excel('客户信息.xlsx') #获取Pandas读取Excel后所有列名的几种方法 print(list(data))# 0.直接使用list关键字,返回一个list columns_name1 = [columnfor columnin data]# 1.链表推倒式_获取Pandas列名的几种方法 ...
import pandas as pd# 读取指定工作表的指定列,并指定列名df = pd.read_excel('file.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols='A:C', names=['Column1', 'Column2', 'Column3']) 上述代码将读取名为A、B和C的列,并将其存储在df变量中。同时,使用自定义的列名Column1、Column2和Column3。通过调整useco...
df = pd.read_excel(src_file,header=1,usecols=['item_type', 'order id', 'order date', 'state', 'priority'])列顺序支持自由选择，这种命名列列表的方式实际中很有用。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...
import pandas as pd #从 Excel 文件中读取数据 data = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1') # 计算每列的均值 column_means = data.mean() # 将结果保存回 Excel 文件 column_means.to_excel('column_means.xlsx', sheet_name='Means') ...