我们在读取文件之后,生成的 DataFrame 的索引默认是0 1 2 3…,我们当然可以 set_index,但是也可以在读取的时候就指定某个列为索引。 pd.read_csv(file_path,engine="python",encoding='gbk',header=0,index_col="角色") 1. 这里指定 “name” 作为索引,另外除了指定单个列,还可以指定多个列,比如 [“id”...
首先可以通过dtypes 属性来查看DataFrame中各个列的数据类型。 import pandas as pd df = pd.read_csv("Salaries.csv") #print(df) print(df.dtypes) 紧接上文提供的文件,继续挖掘~ 运行结果 EmpID int64 Name object Gender object Date_of_Birth object Age int64 Join_Date object Tenure_in_org_in_months...
df=pd.read_csv('D:/project/python_instruct/test_data2.csv', header=None) print('用read_csv读取无标题行的csv文件:', df) df=pd.read_csv('D:/project/python_instruct/test_data2.csv', names=['a', 'b', 'c', 'd', 'message']) print('用read_csv读取自定义标题行的csv文件:', df...
pd.read_csv("file", header=0, usecols=['c1', 'c2', 'c3']) 1. 1.2 pd.DataFrame 可以使用pd.DataFrame重新构建一个新的dataframe c1 = ['a', 'b', 'c', 'd'] c2 = [1, 2, 3, 4] c3 = ['0.1', '0.3', '0.5', '0.7'] data = pd.DataFrame({'c1': c1, 'c2': c2, 'c...
DataFrame.astype() 函数用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。astype()函数还提供将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。 代码#1:转换权重列数据类型。 # importing pandas as pdimport pandas as pd# 从 csv 文件制作数据框df = pd.read_csv("nba.csv")# 打印数据框的前 10 行以进行可视化df[:10] ...
To instantiate a DataFrame from ``data`` with element order preserved use ``pd.read_csv(data, usecols=['foo', 'bar'])[['foo', 'bar']]`` for columns in ``['foo', 'bar']`` order or ``pd.read_csv(data, usecols=['foo', 'bar'])[['bar', 'foo']]`` ...
1写入CSV文件 importnumpyasnp importpandasaspd #---createaninitialnumpyarray---# data=np.zeros((8,4)) #print(data.dtype) #print(type(data)) #print(data.shape) #---fromarraytodataframe---# df=pd.DataFrame(data) #print(type(df)) #print(df.shape) #print(df) #---editcolumnsandindex...
DataFrame.astype() 函数用于将 pandas 对象转换为指定的 dtype。astype()函数还提供将任何合适的现有列转换为分类类型的能力。 代码#1:转换权重列数据类型。 # importing pandas as pdimport pandas as pd# 从 csv 文件制作数据框df = pd.read_csv("nba.csv")# 打印数据框的前 10 行以进行可视化df[:10] ...
方法描述DataFrame.astype(dtype[, copy, errors])转换数据类型DataFrame.copy([deep])复制数据框DataFrame.isnull()以布尔的方式返回空值DataFrame.notnull()以布尔的方式返回非空值 索引和迭代 方法描述DataFrame.head([n])返回前n行数据DataFrame.at快速标签常量访问器DataFrame.iat快速整型常量访问器DataFrame.loc标签...
python中的pandas库用来处理DataFrame的数据。 首先读取和保存csv格式的数据 import pandas as pd df= pd.read_csv(filename) #读取csv格式的数据 df.to_csv(savename)#保存csv格式的数据 1. 2. 3. 数据信息查询 df.shape #查看数据维度 () #查看数据信息 ...