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...
第四章 1.导入数据 a)导入.xlsx 格式excel read_excel( ) 导入指定sheet: 设定sheet_name参数,来指定要导入哪个Sheet的文件。 行索引index_col:表示用.xlsx文件中的第几列做行索引,从0开始计数。 列索引header:将本地文件导入DataFrame时,默认使用源数据表第一行作为列索引,也可以通过设置header参数来设置列索引...
除了可以指定具体Sheet的名字，还可以传入Sheet的顺序，从0开始计数。如果不指定sheet_name参数的时候，那么默认导入的都是第一个sheet的文件。（3）指定行索引 将本地文件导入DataFrame的时候，行索引使用的是从0 开始的默认索引，可以通过设置index_col参数来设置。index_col表示用.xlsx文件中的第几列做行索引，从0...
默认为 False 在该案例中,除了可以用set_index方法重置索引外,还可以在导入csv文件的过程中，设置 index_col 参数重置索引，代码及结果如下：2.3重命名索引 【例】构建 series 对象,其数据为 [88,60,75],对应的索引为 [1,2,3]。请利用Python对该 series 对象重新设置索引为 [1,2,3,4,5]...
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...
index_col:指定哪些列用作数据框的行索引(标签)。 na_values:指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值。 dtype:指定各列的数据类型,如dype={'姓名':str,'年龄':int}。 converters:通过字典的形式,指定某些列需要转换的形式 #用法:converters = {0:str} 第0列转换为字符型。
data = pd.read_excel('test.xlsx',header=[0,1],index_col=[0,1,2]) -- header 指定列索引 -- index_col 指定行索引 我们看一下这个时候,行索引的值和列索引的值,都变成了Tuple的形式 二、修改列名称 在单层索引的时候,重命名是比较简单的,使用rename函数 ...
data=pd.read_excel('文件路径/文件名.xlsx',sheet_name='工作表名称',header=行索引,index_col=列索引,skiprows=跳过行数,usecols=使用的列范围)# 打印数据print(data) 参数说明:read_excel()函数的参数说明如下: 代码语言:javascript 复制 pd.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=...
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。
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 ...