要使用NumPy获取数据框的列名,我们需要将数据框转换为NumPy数组,并使用dtype.names属性获取列名。 首先,我们需要导入NumPy库: importnumpyasnp 1. 然后,我们可以使用to_numpy()方法将数据框转换为NumPy数组,并使用dtype.names属性获取列名: # 将数据框转换为NumPy数组并获取列名column_names=df.to_
import pandas as pd data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'], 'Age': [25, 28, 30], 'City': ['New York', 'London', 'Paris']} df = pd.DataFrame(data) column_names = df.columns print(column_names) 输出: 代码语言:txt 复制 Index(['Name', 'Age', 'City'], dtype='obje...
print(f'这是新建表单前的表单列表{wb.sheetnames}') newSheet = wb.create_sheet('newSheet', 1) #index为指定新建表单的位置 print(f'这是新建表单后的表单列表{wb.sheetnames}') # 根据表单名字获取表单对象 # 官方推荐使用方式二 # 1.方式一 # Sheet1 = wb.get_sheet_by_name('Sheet1') # 2....
names = ['IBM', 'AAPL', 'GOOG', 'IBM', 'GOOG', 'YHOO'] unique = set(names) # unique = set(['IBM', 'AAPL','GOOG','YHOO']) 附加操作 unique.add('CAT') # 添加元素 unique.remove('YHOO') # 删除元素 s1 = { 'a', 'b', 'c'} s2 = { 'c', 'd' } s1 | s2 # 取...
from pyspark.sql import SparkSession import pyspark.pandas as ps spark = SparkSession.builder.appName('testpyspark').getOrCreate() ps_data = ps.read_csv(data_file, names=header_name) 运行apply函数,记录耗时: for col in ps_data.columns: ps_data[col] = ps_data[col].apply(apply_md5) ...
fetchall() columnDes = cur.description # 获取连接对象的描述信息 columnNames = [columnDes[i][0] for i in range(len(columnDes))] df = pd.DataFrame([list(i) for i in data], columns=columnNames) cur.close() conn.close() return df except Exception as e: data = ("error with sql"...
ws = wb.get_sheet_by_name(wb.get_sheet_names()[0])row = ws.max_row ws.merge_cells("A{0}:C{0}".format(row + 1))ws['A{0}'.format(row+1)].value = "总计"ws.cell(row = row + 1, column = 4).value = "=SUM(D3:D{0})".format(row)# 保存 wb.save("population.xlsx"...
def open_workbook(path):workbook = load_workbook(filename=path)print(f'工作表名: {workbook.sheetnames}')sheet = workbook.activeprint(sheet)print(f'当前工作表名是:{sheet.title}')if__name__ =='__main__':open_workbook(r'C...
sep : # 分隔符,默认为 , header: # 列名 , 默认为 header=0 取第0行做为数据集的列名 names: # 指定数据集的列名称,配合header=None 使用 encoding: # 编码格式 na_values:["Nope , ..."] # 数据集中的字符串"Nope"被识别为NaN , ... keep_defalut_na: # 如果指定了na_values,并且keep_...
sheets = self.wb.get_sheet_names() self.sheet = sheets[0] self.ws = self.wb[self.sheet] #获取表格的总行数和总列数 def getRowsClosNum(self): rows = self.ws.max_row columns = self.ws.max_column return rows,columns #获取某个单元格的值 ...