In [2]: import numpy as np In [3]: df=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=['ind0','ind1','ind2','ind3'],columns=['col0','col1','col2','col3','col4']) In [4]: df Out[4]: col0 col1 col2 col3 col4 ind0 0 1 2 3 4 ind1 5 6 7 8 9 ind2 1...
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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...
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]...
几个比较常见的参数如下:sheet_name:指定sheet表,可以输入sheet表名称,也可以为数字(默认为0,也即第1个sheet);index_col:设置某一列设置为行索引。 除了可以读取Excel文件外,pandas还可以读取CSV文件。CSV文件也是存储数据的一种文件格式,和Excel文件相比,CSV文件本质是一个文本文件,它存储数据,但不包含格式,公式,...
index_col: int or sequence or False, default None 指定数据中哪一列作为Dataframe的行索引,也可以指定多列,形成层次索引,默认为None,即不指定行索引,这样系统会自动加上行索引(0-)。 更多有关参数解析参见:pandas系列 read_csv 与 to_csv 方法各参数详解(全,中文版) ...
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...
array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]])col_to_remove=1new_array=np.delete(my_array,col_...
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。