生成dataframe并写入csv output = pd.DataFrame({'id': id_test, 'price_doc': y_predict}) output.to_csv('output.csv', index=False)#一列写入的时候,要用双[],否则会当做series没有列名。 df_header[['eng_name']].to_csv('C:\\data\\hyg\\predict_score\\eng_feature.csv',index=False) 1....
'60','80'] } df = pd.DataFrame(data=df_dict,index=['001','002','003','004']) # 通过位置索引切片获取一行 print("===通过位置索引切片获取一行===") print(df[0:1]) # 通过位置索引切片获取多行 print("===通过位置
可以看到Python中的Polars、R中的data.table、Julia中的DataFrame.jl等在groupby时是一个不错的选择,性能超越常用的pandas,详细 , join 同样可以看到Python中的Polars、R中的data.table在join时表现不俗,详细 , 小结 R中的data.table、Python中的Polars、Julia中的DataFrame.jl表现连续出色,后续可以用起来,常用的pand...
参数: - file_path (str): Excel 文件路径 - sheet_name (str or int): 工作表名称或索引,默认读取第一个工作表 返回: - DataFrame: 包含Excel 数据的 DataFrame """ # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name) # 按行处理数据 for index, row in df.iterrows():...
index: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns]) 转换为矩阵 DataFrame.dtypes 返回数据的类型 DataFrame.ftypes Return the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object. DataFrame.get_dtype_counts() 返回数据框数据类型的个数 ...
wb = CalamineWorkbook.from_path(filename)# sht_names = wb.sheet_names # 获取所有sheet名# row_list = wb.get_sheet_by_name(sheet).to_python()row_list = wb.get_sheet_by_index(0).to_python() df = pd.DataFrame(row_list[1:], columns=row_list[0])# df.reset_index(drop=True, in...
DataFrame 是一个表格型的数据结构,由共用相同索引的一组列构成,每列可以是不同的数据类型。简而言之,DataFrame 是一个二维的带标签的数组。 python ''' index: 行标签 columns: 列标签 ''' pd.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) # 从二维 ndarray 对象创建 df = pd.DataFrame(np.arange[10]...
('3_8 pandas 修改操作练习.xlsx', sheet_name='Sheet1') print(data) # 增加行数据,在第5行新增 data.loc[4] = ['4', 'john', 'pandas'] # 增加列数据,给定默认值None data['new_col'] = None # 保存数据 DataFrame(data).to_excel('new.xlsx', sheet_name='Sheet1', index=False, ...
(cell.value) # 将单元格的值添加到新的行中 dataframe_to_rows(pd.DataFrame([new_row], columns=headers), index=False).map(lambda x: x.pop('Unnamed: 0'), axis=1).map(int).to_excel(merged_ws, index=False, header=False) # 将新的行复制到新的工作表中,并设置数据类型为整数型 merged_...
Next, we can sort the rows of our pandas DataFrame according to this list using the reindex function:data_new1 = data.reindex(new_index) # Apply reindex function print(data_new1) # Print updated DataFrameAs shown in Table 2, we have created a new pandas DataFrame by running the previous...