#导入相关模块importpandasaspd#读取数据df=pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=0)# print(df)data_0=df.loc[:,:]print(data_0) 2.2 df.iloc[index,col_index]:参数也是两个。 与df.loc不同的是,iloc的索引只能是自然索引,即无论行索引、列索引,都只能按照从0-...
>>> B =pd.Series(["goodbye", "cruel", "world"],dtype="string")>>> C = pd.Series([False, True, False], dtype="bool")>>> df.B = B, df.C = C>>> df.info()<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 3 entries, 0 to 2Data columns (total 3 columns):# Column N...
da = pd.read_sql("SELECT * FROM 表名;",conn) #双引号里可以放入sql语句 Ps:若是类似LIKE '%文字%' 的结构,则需要改成LIKE '%%文字%%' # 写入 pd.io.sql.to_sql(dataframe, '表名', conn, schema='数据库名', if_exists='append', index=False) # index=False表示不把索引写入 10. 遍历计...
pandas.read_sql(sql, con, index_col=None, coerce_float=True, params=None, parse_dates=None, columns=None, chunksize=None) import pymysql con =pymysql.connect( host=‘localhost’,user=‘root’,password=‘root’,database=‘test’,port=3306,charset=‘utf8’) sql_select = ‘select * from...
4.MultiIndex 可在 column 上设置 indexs 的多层索引 我们可以使用MultiIndex.from_product()函数创建一...
index_val array([1, 8, 2, 0], dtype=int64)np.sort(x[index_val])array([10, 12, 12, 16])3. clip()Clip() 用于将值保留在间隔的数组中。有时，需要将值保持在上限和下限之间。因此，可以使用NumPy的clip()函数。给定一个间隔，该间隔以外的值都将被裁剪到间隔边缘。x = np.array([3, 17,...
import pandas as pddata = {'姓名': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']}df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C', 'D'])row_index = df.index# 获取Index对象的值index_values = row_index.valuesprint("Index对象的值:", index_values)# 将Index对象转换为列表index_list = ...
读取第二行的值(2)读取第二行的值(3)同时读取某行某列(4)进行切片操作 --- loc:通过行、列的名称或标签来索引 iloc:通过行、列的索引位置来寻找数据 首先,我们先创建一个...,"D","E"]] 结果: 2.iloc方法 iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二行的值# 读取...
索引Index:0,1,2,3……. 字段属性:fruit,number 值value:苹果、葡萄等;200、300等 导入库 pandas和numpy建议通过anaconda安装后使用;pymysql主要是python用来连接数据库,然后进行库表操作的第三方库,也需要先安装 import numpy as np import pandas as pd ...
index) print(df) 输出结果如下: 代码语言:txt 复制 Name Age Gender Salary 0 Alice 25 Female 5000 1 Bob 30 Male 6000 2 Charlie 35 Male 7000 在这个例子中,我们首先创建了一个包含姓名和年龄的DataFrame。然后,我们使用df['Gender']语法添加了一个名为"Gender"的新列,并为每个行指定了性别。接下来,...