.DataFrame({"id": [1, 2, 3], "name": ["雷静", "小凤", "春梦"], "age": ["21", "22", "20"]}) print(df...下标是1】添加列 df.insert(1, "sex", "女") print(df) # 在最后添加列 df["introduce"] = "巾帼" print(df) # 删除某行 df = df.drop 5种常用格式的数据输出...
删除NaN 行您的第一个选择是删除包含此 NaN 值的行。这样做的缺点是您会丢失整行。将数据放入数据框后,运行以下命令:df.dropna(inplace=True) df.a = df.a.astype(int) df.b = df.b.astype(int) This drops all NaN rows from the dataframe, then it converts column a and column b to an int...
header参数可以是一个list例如:[0,1,3],这个list表示将文件中的这些行作为列标题(意味着每一列有多个标题),介于中间的行将被忽略掉(例如本例中的2;本例中的数据1,2,4行将被作为多级标题出现,第3行数据将被丢弃,dataframe的数据从第5行开始。)。 注意:如果skip_blank_lines=True 那么header参数忽略注释行和...