In [2]: import numpy as np In [3]: df=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['ind0','ind1','ind2','ind3'],columns=['col0','col1','col2','col3','col4']) In [4]: df Out[4]: col0 col1 col2 col3 col4 ind0 0 1 2 3 4 ind1 5 6 7 8 9 ind2 1...
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使用Pandas的read_csv()函数读取CSV文件,并指定index_col参数为特定的列索引。例如,如果要以第一列作为索引,则可以将index_col=0。 代码语言:txt 复制 data = pd.read_csv('your_file.csv', index_col=0) 使用Pandas的shape属性获取CSV文件的行数和列数。shape属性返回一个元组,其中第一个元素表示行...
index_col:设置行索引为哪一列,可以使用序号或者列名称; sep:csv文件中的分隔符,默认常见的用法都可以自动识别,不需要设置; header:设置表头,参数为None就是没有表头,设置为n就是把第n行读取为表头; names:设置列名称,参数为list; usecols:仅读取文件内某几列。
DARKGREEN= COLOR_INDEX[9] YELLOW= COLOR_INDEX[5] DARKYELLOW= COLOR_INDEX[19] 字体 sheet0.cell(row, col).font = Font(name='宋体', size=12, color=Color(index=row), b=False, i=False)#size sz 字体大小#b bold 是否粗体#i italic 是否斜体#name family 字体样式 ...
col.insert(1,0)#col现在为[0,1,2,3] ``` 4.index():返回指定元素在col中的索引。如果该元素不存在于col中,则返回-1。例如: ```python col=[1,2,3] print(col.index(1))#输出:0 print(col.index(4))#输出:-1 ``` 除了以上常见方法之外,col还提供了许多其他方法,例如remove()、count()、...
默认为 False 在该案例中,除了可以用set_index方法重置索引外,还可以在导入csv文件的过程中，设置 index_col 参数重置索引，代码及结果如下：2.3重命名索引 【例】构建 series 对象,其数据为 [88,60,75],对应的索引为 [1,2,3]。请利用Python对该 series 对象重新设置索引为 [1,2,3,4,5]。
index_col表示用.xlsx文件中的第几列做行索引,从0 开始计数。 (4)指定列索引 将本地文件导入DataFrame的时候,默认使用的是源数据表的第一行作为列索引,也可以通过设置header参数来设置列索引。header参数值默认为0,即用第一行作为列索引;也可以是其他行,只需要传入具体的那一行即可;也可以使用默认从0开始的数作...
删除列：importnumpyasnpmy_array=np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])col_to_remove=1...
Out[330]: Int64Index([1, 5], dtype='int64') 注意:集合操作产生的索引将按升序排序 当在具有不同dtype的索引之间执行Index.union()时,索引必须能转换为一个公共dtype。通常是object dtype 比如,整数索引和浮点索引取并集 In [331]: idx1 = pd.Index([0, 1, 2]) In [332]: idx2 = pd.Index([...