4.找出指定列 data['columns']#columns即你需要的字段名称即可#注意这列的columns不能是index的名称#如果要打印index的话就data.indexdata.columns#与上面的一样 以上全过程用到的库: pandas,xlrd , openpyxl 5.找出指定的行和指定的列 主要使用的就是函数iloc data.iloc[:,:2]#即全部行,前两列的数据 逗号...
new_movies.csv 代码 # -*- coding: utf-8 -*-importjsonimportpandasaspd# 所需列名和新老列名映射关系columns_json_str ='{"name":"NEW_NAME","src":"NEW_SRC"}'columns_dict = json.loads(columns_json_str)# 读取本地文件dataset = pd.read_csv('movies.csv', header=0, encoding='utf-8', ...
new_movies.csv 代码 # -*- coding: utf-8 -*-importjsonimportpandasaspd# 所需列名和新老列名映射关系columns_json_str ='{"name":"NEW_NAME","src":"NEW_SRC"}'columns_dict = json.loads(columns_json_str)# 读取本地文件dataset = pd.read_csv('movies.csv', header=0, encoding='utf-8', ...
#python使用pandas中的read_csv函数读取csv数据为dataframe、使用map函数和title函数将指定字符串数据列的字符串的首字符(首字母)转化为大写 import pandas as pd data=pd.read_csv('201711-2.csv', encoding='gbk') data['CardNo']=data['CardNo'].map(str.lower) ...
关于DataFrame的创建,以下正确的是 A、用Python中的字典生成 B、利用指定的列内容、索引以及数据 C、用numpy中的array生成 D、通过读取文件,可以是csv,excel,json等等
在Python中,可以使用pandas库来读取Excel和CSV文件,并提取指定行或列的数据。pandas是一个强大的数据分析库,支持从各种数据源读取数据,并提供了简单易用的方法来进行数据处理和分析。 首先,确保你已经安装了pandas库。可以使用以下命令来安装: 1 pip install pandas ...
关于DataFrame的创建,以下正确的是 A、用Python中的字典生成 B、利用指定的列内容、索引以及数据 C、用numpy中的array生成 D、通过读取文件,可以是csv,excel,json等等
读取HDFS中CSV文件的指定列,并对列进行重命名,并保存回HDFS中 原数据展示 movies.csv 操作后数据展示 注: write.format()支持输出的格式有 JSON、parquet、JDBC、orc、csv、text等文件格式 save()定义保存的位置,当我们保存成功后可以在保存位置的目录下看到文件,但是这个文件并不是一个文件而是一个目录。