} 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') # 冻结第2行 writer.sheets['Sheet1'].set_column('B:C', No...
# 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...
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....
x.month, x.day)# apply the function fix_century on the column and replace the values to the right onesdata['Yr_Mo_Dy'] = data['Yr_Mo_Dy'].apply(fix_century)# data.info()data.head()步骤
columns) == set(new_col_order) Out[16]: True In[17]: movie2 = movie[new_col_order] movie2.head() Out[17]: 3. 在整个DataFrame上操作 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[18]: pd.options.display.max_rows = 8 movie = pd.read_csv('data/movie.csv') # 打印行...
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) ...
Pandas是面板数据(Panel Data)的简写。它是Python最强大的数据分析和探索工具,因金融数据分析工具而开发,支持类似SQL的数据增删改查,支持时间序列分析,灵活处理缺失数据。 pandas的数据结构 Series Series是一维标记数组,可以存储任意数据类型,如整型、字符串、浮点型和Python对象等,轴标一般指索引。Series的字符串表现形...
, end='2023-12-31')# 使用日期作为索引data.set_index('Date', inplace=True)# 绘制收盘价data...
# 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()....
data=[['Google',10],['Runoob',12],['Wiki',13]] # 创建DataFrame df=pd.DataFrame(data,columns=['Site','Age']) # 使用astype方法设置每列的数据类型 df['Site']=df['Site'].astype(str) df['Age']=df['Age'].astype(float) print(df) ...