} df = pd.DataFrame(data) # 创建一个ExcelWriter对象,并设置列宽 with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer: df.to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False) writer.sheets['Sheet1'].freeze_panes = ('B2', 'C2') # 冻结
# 使用ix进行下表和名称组合做引 data.ix[0:4, ['open', 'close', 'high', 'low']] # 推荐使用loc和iloc来获取的方式 data.loc[data.index[0:4], ['open', 'close', 'high', 'low']] data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open', 'close', 'high', 'low'])] open close hig...
...df['column_name'] = df['column_name'].str.lower() # 将列转换为不同的数据类型 df['column_name'] = df['column_name...() # 按多列对DataFrame进行分组并计算另一列的总和 grouped_data = df.groupby(['column_name1', 'column_name2'])['other_column...')['other_column'].su...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
pandas官方文档:https://pandas.pydata.org/docs/reference/ DataFrame官方文档:https://pandas.pydata.org/docs/reference/frame.html 添加新列:https://www.geeksforgeeks.org/adding-new-column-to-existing-dataframe-in-pandas/ 创建 构造函数:https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame....
注意，1961年的1月和1962年的1月应该区别对待# 运行以下代码# creates a new column 'date' and gets the values from the indexdata['date'] = data.index# creates a column for each value from datedata['month'] = data['date'].apply(lambda date: date.month)data['year'] = data['date']....
"""making rows out of whole objects instead of parsing them into seperate columns""" # Create the dataset (no data or just the indexes) dataset = pandas.DataFrame(index=names) 追加一列,并且值为svds 代码语言:python 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # Add a column to the dataset where each...
如http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/text.html中所记录:df.columns = df.columns.str.replace('$','') 第六种方案df.columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'] 上面的代码会按照您提供的顺序,用您提供的名称替换现有名称。
df.set_index(['Name','Course'], inplace =True)print(df) 当从excel 或 CSV 文件中读取 DataFrame 时,我们可以指定我们想要的列作为 DataFrame 的索引。 importpandas as pdimportnumpy as np df= pd.read_excel("data.xlsx",index_col = 2)print(df) ...
import pandas as pd import numpy as np df = pd.read_excel("data.xlsx",index_col = 2) ...