read_csv('example.csv') # 显示数据前5行 print(data.head()) 过滤重复值Pandas提供了drop_duplicates()函数来过滤重复值。以下是一个示例代码,演示如何过滤名为example.xlsx的Excel文件中的重复行: import pandas as pd # 读取Excel文件 data = pd.read_excel('example.xlsx') # 过滤重复行 duplicates_remo...
使用pandas的read_excel()函数读取Excel文件: 代码语言:txt 复制 df = pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx') 这将把Excel文件中的数据读取到一个名为df的DataFrame对象中。 根据条件过滤数据: 代码语言:txt 复制 filtered_df = df[df['列名'] > 条件] ...
pandas 需要加载 Excel 数据,非常容易,如下: - import pandas as pd ,导入 pandas 包 - pd.read_excel ,即可加载 Excel 数据 - 指定文件路径,由于文件在 Python 脚本同目录,直接输入文件名即可 - sheet_name 指定读取哪个工作表 - 还有很多其他参数,我们这次的数据非常规范,因此不需要用到其他参数 按位置过滤 ...
na_filter:是否启用缺失值过滤器。默认为True,表示启用过滤器。使用示例: import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('data.xlsx') # 读取指定的工作表 df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet2') # 指定列名和索引列 df = pd.read_excel('data.xlsx', header=[0, 1]...
import pandas as pd import json dfs = pd.read_excel("工作表.xlsx", sheet_name=None) def typecof(x): if type(x) == str: if ('{' in x): try: return json.loads(x) except: return else: return x else: return x for df in dfs.values(): for col in df.columns: df[col] =...
import pandas as pddata=pd.read_excel('D:/temp/员工综合绩效分析.xlsx',sheet_name='综合绩效分析')data.head() 1. 确认文件读入无误后,我们先来去除一下某一列,比如最后一列“业务考试”: data=data.drop('业务考试',1) 1. 这里用到的是drop命令,意思是“丢弃”;第二个参数是坐标轴方向的设定0或...
import pandas as pd ,导入 pandas 包pd.read_excel ,即可加载 Excel 数据指定文件路径,由于文件在 Python 脚本同目录,直接输入文件名即可sheet_name 指定读取哪个工作表还有很多其他参数,我们这次的数据非常规范,因此不需要用到其他参数按位置过滤 Excel的筛选只能根据列值进行操作,因此我们在表格添加一序号列。看图:...
6.1 单sheet的excel写入 假如要将test.xlsx中id在1002到1005之间(不包含二端)的记录过滤出来,保存到另1个excel中,可以这样写: 1 2 3 4 5 6 import pandas as pd pd \ .read_excel("./data/test.xlsx", index_col="id") \ .query('1002<id<1005') \ .to_excel("./data/output.xlsx") 6.2 ...
# 对所有字段指定统一类型df = pd.DataFrame(data, dtype='float32')# 对每个字段分别指定df = pd.read_excel(data, dtype={'team':'string', 'Q1': 'int32'}) 1、推断类型 # 自动转换合适的数据类型df.infer_objects() # 推断后的DataFramedf.infer_objects()....