注:使用pandas读取Excel数据时,需要提前安装openpyxl库。 我们可以发现,索引和我们需要的实际排名刚好差了1,我们想要将索引去掉,直接以排名做索引应该如何操作呢? pandas提供了index_col参数来解决这个问题,我们使用这个参数就可以实现我们的需求,代码如下: import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx', , ...
在pandas中,标签索引使用的是loc方法,位置索引用的是iloc方法。接下来就基于图中这张表,来带着大家来学习如何“取数”。 首先,我们需要先读取这张表中的数据。 df = pd.read_excel("readexcel.xlsx",sheet_name="地区") df 结果如下...
进行升序排列等操作后会产生索引列,导出时可去掉,只要定义index参数即可。 运行结束后在同路径下会产生两个csv文件。 打开后就是变量中的样子 如果是原文件是xlsx,编写代码略有不同。在spyder复制粘贴以下代码: import os os.chdir(r'E:\officetest\python\pandas\csv') import pandas as pd df=pd.read_excel...
df=pd.read_excel("要打开的EXCEL文件.xlsx",parse_dates=[[0,1,2]]) 以上代码中,不使用索引,使用列名也是可以的,即: importpandasaspd df=pd.read_excel("要打开的EXCEL文件.xlsx",parse_dates=[['年','月','日']]) 还可以使用字典的形式,指定合并后列名,即: importpandasaspd df=pd.read_excel(...
1 打开pycharm工具，新建python文件，导入pandas模块；调用read_excel方法读取excel文件，这里使用r，文件路径使用反斜杠 2 如果去掉路径前面的r，使用反斜杠会出现报错，需要使用斜杠 3 如果想要读取excel第一个sheet页数据，可以添加参数sheet_name，设置为Sheet1 4 跟上述同理，读取其他sheet页数据，需要指定对应sheet...
#方法一:默认读取第一个表单 df=pd.read_excel('lemon.xlsx') #这个会直接默认读取到这个Excel的第一个表单 #方法二:通过指定表单名的方式来读取 df=pd.read_excel('lemon.xlsx',sheet_name='student')#可以通过sheet_name来指定读取的表单 #方法三:通过表单索引来指定要访问的表单,0表示第一个表单 #也可...
是一种在数据处理中常用的操作。pandas是一个强大的数据分析工具,而read_excel是pandas库中用于读取Excel文件的函数。 在读取Excel文件时,可以通过指定参数来更改索引列。索引...
df.columns=df.loc[first_row] #更改当前df的列索引名称 df.rename(columns =lambda x:str(x).strip("\r\n\t ."),inplace=True) #去掉列名首位的空白字符 df=df.loc[first_row+1:] df_dst=pd.merge(df_dst,df[["姓名","年级","合计"]],how="outer",on="姓名",suffixes=("",sht_name))...
一:Pandas操作Excel 1.1: 创建/读取excel文件 读取excelpd.read_excel(filepath) 读取指定标题行pd.read_excel(filepath,header=2) 读取设置索引列pd.read_excel(filepath,index_col=col_name) 设置索引列df.set_index(col_name)或者df=df.set_index('ID',inplace=True) ...
import pandas as pd df = pd.read_excel('djyy.xlsx',sheet_name='purged',usecols=[0,1,2,7,9],dtype='str') # 读取excel usecols 指定读取哪几列 支持 ['A','B','C',...] dtype 指定cell 数据类型 df = df.dropna(axis=0) # 哪一行有空就去掉 axis=1 列df = df.drop_duplicates(...