2.导出到excel时,参数index=False,输出时就没有index列了 outpath = 'D:\\\pythonfile\\out.xlsx' writer = pd.ExcelWriter(outpath) out_df.to_excel(writer, float_format='%.5f',index=False) # table输出为excel, 传入writer writer.save() 3.重设一个默认的index列 df.set_index(['城市'],in...
import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('文件路径.xlsx', sheet_name...
def del_pro(number):# 删除记录 df_info = df.drop(number) df_info.to_excel("pro_info.xlsx") def add_pro(number, name, price):# 增加记录 name_index = number df_info.loc[name_index] = [number, name, price] df_info.to_excel("pro_info.xlsx", index=False) print("---商品操作-...
# 删除指定的行 df = df.drop([0, 2, 4]) # 保存修改后的DataFrame到Excel文件 df.to_excel('data_modified.xlsx', index=False) 在上面的示例代码中,我们首先使用read_excel函数读取名为"data.xlsx"的Excel文件,并将其转换为DataFrame对象。然后,使用drop函数删除了索引为0、2和4的行。最后,使用to_exce...
Excel文件,包括xls和xlsx两种格式均得到支持,底层是调用了xlwt和xlrd进行excel文件操作,相应接口为read_excel()和to_excel() SQL文件,支持大部分主流关系型数据库,例如MySQL,需要相应的数据库模块支持,相应接口为read_sql()和to_sql() 此外,pandas还支持html、json等文件格式的读写操作。
concat([df1,df2],ignore_index=True).drop_duplicates() 结果如下: 5. Excel数据写出 当我们将某个Excel文件中的表,进行读取、数据整理等一系列操作后,就需要将处理好的数据,导出到本地。其实Pandas库中可以导出的数据格式有很多种,我们同样以导出xlsx文件为例,进行讲述。 在Pandas库中,将数据导出为xlsx格式,...
df2= pd.read_excel(os.path.join(current_path,"csv_file", file))#合并操作df1 = pd.concat([df1, df2], axis=0, ignore_index=True) df1= df1.drop_duplicates()#去重#df1 = df1.reset_index(drop=True) # 重新生成indexdf1.to_excel(os.path.join(current_path,"csv_file","total.xlsx")...
df = pd.read_excel("readexcel.xlsx",sheet_name="基本信息表",header=1) df 结果如下: ③ usecols参数详解 当一张表有很多列的时候,如果你仅仅想读取 这张表中的指定列,使用usecols参数是一个很好的选择。 关于usecols参数,这里有多...
df_consume=pd.read_csv('./data/fund_consume.csv',index_col=0,parse_dates=['上任日期','规模对应日期'])df_consume=df_consume.sort_values('基金规模(亿)',ascending=False).head(10)df_consume=df_consume.reset_index(drop=True)df_consume ...
importpandasaspd# 将数据保存为CSV文件df.to_csv(, index=False)# 将数据保存为Excel文件df.to_excel(, index=False)# 将数据保存到数据库importsqlite3conn = sqlite3.connect()df.to_sql('table_name', conn, if_exists='replace', index=False)在上面的例子中，我们分别将数据保存为CSV文件、Excel文件...