import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx') df['column_name'].fillna(value, inplace=True) 处理异常值使用dropna()函数可以删除包含异常值的行或列。例如: import pandas as pd df = pd.read_excel('data.xlsx') df.dropna(axis=0, thresh=0.7, inplace=True) 数据类型转换使用astype()...
例如,df['column_name'].astype(int)将指定列的数据类型转换为整数类型。写入Excel表格完成数据处理后,您可以将结果写回到Excel文件中或将其保存为新的文件。以下是将处理后的数据写回到Excel文件的示例代码: # 将数据帧写入Excel文件 df.to_excel('output.xlsx', index=False) 这将把经过处理的数据帧写入名为o...
1、读取、查看 Excel 文件基本信息 使用 Pandas 的 read_excel 函数读取 Excel 文件。你可以指定要读取...
del DF['column-name'] 1. 方法2: DF.drop('column_name',axis=1, inplace=True) 1. 更改DataFrame的某些值(在原始数据中更改,注意数据备份),使用.loc,.iloc思路:先定位,再赋值 # loc和iloc 可以更换单行、单列、多行、多列的值 df1.loc[0,'age']=25 # 思路:先用loc找到要更改的值,再用赋值(...
严格地说，Pandas使用xlsxwriter（或openpyxl或xlwt）添加边框。看起来当我尝试使用类似于...的东西时，...
pd.read_excel("path_to_file.xls", sheet_name=["Sheet1", 3]) read_excel可以通过将sheet_name设置为工作表名称列表、工作表位置列表或None来读取多个工作表。可以通过工作表索引或工作表名称指定工作表,分别使用整数或字符串。 ### 读取MultiIndex read_excel可以通过将列列表传递给index_col和将行列表传递...
df.to_excel(filename) #将数据导出到Excel件 df.to_sql(table_name,connection_object) #将数据导出到SQL表 df.to_json(filename) #以Json格式导出数据到本件 writer=pd.ExcelWriter('test.xlsx',index=False) 将数据写入到Excel文件 3.查看数据 常用的查看数据的10个用法: df.head(n) # 查看数据前n ...
您可以使用index,columns和values属性访问数据帧的三个主要组件。columns属性的输出似乎只是列名称的序列。 从技术上讲,此列名称序列是Index对象。 函数type的输出是对象的完全限定的类名。 变量columns的对象的全限定类名称为pandas.core.indexes.base.Index。 它以包名称开头,后跟模块路径,并以类型名称结尾。 引用对...
from openpyxl.styles import Border, Side def read(file): # 读取表格A和表格B df_a = pd.read_excel(file, skiprows=9) # 用实际的文件路径替换 '表格A.xlsx' df_b = pd.DataFrame() columns_to_copy = ['Case NO', 'Serial NO', 'Net Weight', 'Length', 'Width', 'Thickness', 'Thicknes...