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....
2.3 遍历DataFrame # 逐行遍历 # index,行号;row,每行的数据,Series for index, row in df_test.iterrows(): print(row.get('key', None)) print(row['key']) # 逐列遍历 # index,列名;col,每列的数据,Series for index, col in df_test.iteritems(): print(col.get('key', None)) print(col...
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...
In[18]:pd.DataFrame.drop_duplicates Out[18]:<functionpandas.core.frame.DataFrame.drop_duplicates(self,subset:'Hashable | Sequence[Hashable] | None'=None,keep:"Literal['first'] | Literal['last'] | Literal[False]"='first',inplace:'bool'=False,ignore_index:'bool'=False)->'DataFrame | Non...
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]...
第二步：生成一个dataframe类型数据集 第三步：导入表二 sht_2=wb.sheets['表二']importpandasaspddf...
import xlrd xlsx = xlrd.open_workbook('./3_1 xlrd 读取 操作练习.xlsx')# 通过sheet名查找:xlsx.sheet_by_name("sheet1")# 通过索引查找:xlsx.sheet_by_index(3)table = xlsx.sheet_by_index(0)# 获取单个表格值 (2,1)表示获取第3行第2列单元格的值value = table.cell_value(2, 1) print("...
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...
dates = pd.date_range('20180310', periods=6) df = pd.DataFrame(np.arange(24).reshape((6,4)), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D']) df.iloc[0,1]=np.nan df.iloc[1,2]=np.nan print(df) # 使用dropna()函数去掉NaN的行或列 print(df.dropna(axis=0,how='any'))# ...
(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_...