pd.DataFrame导出为Excel时,如果有单元格中的字符串长度超过限制 一个单元格允许的最长的字符串长度是255,超出的部分会删掉,然后导出为excel表格,即导出的excel会丢失一部分数据。 提前截取要保留的部分即可,会避免上面的报错信息。 也许与mysql数据库中该字段“商品主图”所设置的最大长度有关。
然后,使用pd.DataFrame创建了一个新的数据框data_new,其中包含了4列数据:mean_RGB列存储了data中计算得到的平均值,std_RGB列存储了data中计算得到的的标准差;mean_NIR列存储了data_nir中计算得到的平均值,std_NIR列存储了data_nir中计算得到的标准差。 最后,使用to_csv()函数将data_new保存到文件路径为mean_st...
最后一步,将处理后的DataFrame写入Excel文件。这可以通过to_excel方法轻松实现: # 将数据写入Excel文件df.to_excel('output.xlsx',index=False) 1. 2. 使用index=False参数,可以确保存储为Excel文件时不包括行索引。 完整流程示例 整个流程的代码示例如下: importpandasaspdfromsqlalchemyimportcreate_engine# 创建数...
a. 使用 merge 函数可以对多个 DataFrame 进行纵向合并,例如:result = pd.merge(df1, df2, on='key')。 五、DataFrame 的保存和导出 1. 保存为 CSV 文件 a. 使用 to_csv 函数可以将 DataFrame 保存为 CSV 文件,例如:df.to_csv('data.csv', index=False)。 2. 保存为 Excel 文件 a. 使用 to_excel...
使用to_excel()函数将DataFrame导出到excel文件 要将单个对象写入excel文件, 我们必须指定目标文件名。如果要写入多个工作表, 则需要使用目标文件名创建一个ExcelWriter对象, 并且还需要在必须写入的文件中指定工作表。 也可以通过指定唯一的sheet_name来写入多张纸。必须保存所有写入文件的数据的更改。
在数据处理和分析中,pd.DataFrame对象是一种非常有用的工具。 二、创建pd.DataFrame对象 可以使用pd.DataFrame函数来创建一个pd.DataFrame对象,其基本语法如下: pd.DataFrame(data,columns,index) 其中,data是数据列表或字典,columns和index是可选参数,分别指定列名和行名。如果只传入data参数,则默认使用数据列表的索引...
df = pd.read_excel('log.xls') 通过使用read_excel函数读入excel文件,后面需要替换成excel文件所在的路径。读入之后变为pandas的DataFrame对象。DataFrame是一个面向列(column-oriented)的二维表结构,且含有列表和行标,对excel文件的操作就转换为对DataFrame操作。另外,如果一个excel含有多个表,如果你只想读入其中一个...
数据导入导出:pd.DataFrame支持多种数据格式的导入导出,如CSV、Excel、SQL数据库等。 pd.DataFrame的应用场景包括: 数据分析和处理:pd.DataFrame广泛应用于数据科学领域,用于数据清洗、转换、分析和建模。 数据可视化:pd.DataFrame可以用于生成各种图表和可视化分析结果,帮助用户更好地理解数据。 数据导入导出:pd.DataFrame...
def pd_dump(dataframe, filepath, file_format='csv'): ''' 导出Pandas数据帧到本地文件或远程存储 :param datafra要导出的数据帧 :param filepath:文件路径 :param file_format:文件格式,可选值为'csv', 'excel', 'json'等,默认为'csv' ''' if file_format == 'csv': dataframe.to_csv(filepath...
df = pd.DataFrame(data) # 绘制折线图 df.plot(x='A', y='B', kind='line') plt.xlabel('X轴标签') plt.ylabel('Y轴标签') plt.title('示例折线图') plt.show() 通过以上步骤,你可以快速上手使用PD数据分析工具进行数据处理和可视化,帮助你更好地分析和理解数据。如果有更复杂的需求,可以查阅Pan...