# 默认第一行会作为 header, 第一列会作为 index, # header=None, index_col=False 会禁止默认行为 food_info = pandas.read_csv(file_name)# 返回一个DataFrame对象 n_rows = food_info.head(n) #获取前n行数据,返回的依旧是个DataFrame column_names = food_info.columns #获取所有的列名 dimensions =...
如果文件是csv文件,也可以使用1.1章节方法进行读取。 header,names header指定数据的表头,names指定读入后数据框的列标。默认情况下,将导入数据的第一行作为数据的表头,若导入文件不含表头,需要指定禁用此功能,此时列名为从0开始的递增序列,同时也可以通过names指定,如下。 index_cols,shiprows,nrows=num,shipfooter=n...
行索引(Label index),是一条完整数据的索引,通过这个索引,能快速取出对应的某条数据记录。 列索引(Columns Names),指向的是每一个Series。 行是一条完整信息记录,索引在业务上一般不允许重复,好的索引能方便处理数据,重复的索引导入数据库可能出现限制,可以设置默认配置。 无论是行索引还是列索引,在 Pandas 里其实...
pd.read_csv('girl.csv', delim_whitespace=True, names=["编号", "姓名", "地址", "日期"], header=0) 这个时候,相当于先不看names,只看header,header为0代表先把第一行当做表头,下面的当成数据;然后再把表头用names给替换掉。 所以names和header的使用场景主要如下: 1. csv文件有表头并且是第一行,那...
read_excel(io[, sheet_name, header, names, …]) 将Excel表格读入PandasDataFrame ExcelFile.parse([sheet_name, header, names, …]) 将指定的工作表解析为DataFrame JSON read_json([path_or_buf, orient, typ, dtype, …]) 将JSON字符串转换为Pandas对象 json_normalize(data[, record_path, meta, ...
header:指定行号作为列名,默认为'infer',表示第一行。 names:指定列名,用于替代文件中的列名。列表长度应与文件的列数相匹配。 index_col:指定要作为行索引的列。 usecols:指定要读取的列。默认为None,表示全部。 nrows:要读取的行数。默认为None,表示全部。
4. csv文件有表头、但是这个表头你不想用,这个时候同时指定names和header。先用header选出表头和数据,然后再用names将表头替换掉,其实就等价于将数据读取进来之后再对列名进行rename; index_col 我们在读取文件之后,生成的 DataFrame 的索引默认是0 1 2 3...,我们当然可以 set_index,但是也可以在读取的时候就指定...
series.unique()->Array:返回Series对象中的唯一值数组,类似于sql中 distinct 列名,这样就不需要set(series.values.tolist())操作了。 `df["column_name"].value_counts()->Series:返回Series对象中每个取值的数量,类似于sql中group by(Series.unique())后再count() ...
如果源文件既有MultiIndex索引又有列,则应将分别指定的列表传递给index_col和header: In [432]: df.columns = pd.MultiIndex.from_product([["a"], ["b", "d"]], names=["c1", "c2"])In [433]: df.to_excel("path_to_file.xlsx")In [434]: df = pd.read_excel("path_to_file.xlsx", ...
也可以使用.set_categories()方法在一个步骤中添加和删除类别。 鉴于以下Series: [外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-CKSKz958-1681365561337)(https://gitcode.net/apachecn/apachecn-ds-zh/-/raw/master/docs/learning-pandas-2e/img/00305.jpeg)] 以下代码将类别设置为"...