上面这里构造了一个4*5的DataFrame数据,同时构造了行标签和列标签,下面是使用.index()和.columns()方法查看数据。 In [5]: df.index Out[5]: Index(['ind0', 'ind1', 'ind2', 'ind3'], dtype='object') In [6]: df.columns Out[6]: Index(['col0', 'col1', 'col2', 'col3', 'col...
Python中index_col是什么意思 在使用 Python 的时候,常常会接触到数据分析的部分,尤其是使用 pandas 库来处理数据。当我们读取 CSV 文件或者 Excel 文件时,经常会用到index_col参数。那么,index_col究竟是什么呢?简单来说,它是 pandas 中用于设置数据框中哪一列作为行索引的参数。 环境预检 在进行 I/O 操作之前...
一、读取时指定索引列 默认索引从0开始,可通过index_col设置索引列。 importos os.chdir(r'C:\Users\111\Desktop')importpandasaspdimportnumpyasnp# 指定时间索引data = pd.read_csv('data.csv', parse_dates=['date'],# 指定时间类型index_col='date')# 默认索引data2 = pd.read_csv('data.csv', p...
连接好数据库以后,我们就可以执行SQL查询语句了,利用的是read_sql()方法。 除了sql和con这两个关键参数,read_table()函数也有用来设置行索引的参数index_col,设置列索引的columns,实例如下: 二、新建数据 这里的新建数据主要指新建DataFrame数据,我们在之前谈到过,利用pd.Dataframe()方法进行新建。 三、熟悉数据 当...
但是,我们可以在导入过程中通过将index_col参数设置为某一列可以直接指定索引列。 >>> pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"], index_col="date") temperature humidity date 2021-07-01 95 50 2021-07-02 94 55 2021-07-03 94 56 ...
pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,dtype=None,...) io:字符串,文件的路径对象。 sheet_name:指定需要读取电子表格中的第几个sheet,既可以传递整数也可以传递具体的Sheet名称。 header:是否需要将数据集的第一行用作表头,默认为0,认为是需要的,None表示不需要,则列名为...
importpandas# index_col 规定第一列的值dt=pd.read_csv(r'C:\Users\forgive\Desktop\dataanalysis\flight_delay\Airlines.csv',index_col=0)print(dt) index_col=None index_col = 0 # 查看前五行数据 dt_head5 = dt.head(5) print(dt_head5) ...
默认情况下 ( index_col=None ),它不应该使用第 0 列作为索引,但我发现如果工作表的单元格 A1 中 没有 值,它就会使用。
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。
2.1 读取时设置索引 index_col 1 df=pd.read_excel("data.xlsx", index_col="date") 在读取文件时,我们可以指定索引,上面代码指定了"date"这一列为行索引 2.2 重置/指定索引 2.2.1index 和 columns 参数来直接修改行/列索引值 #修改行索引值df.index = ["a","b","c","d"]print(df)#输出:#name...