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,首先要确保你的系统环境是合适的。以下是我们使用 Python pandas 时的系统要求: 下面是一些常用的依赖版本对比代码,当你在配置环境时,可以参考一下: pipinstallpandas==1.5.0 pipin...
In [5]: df.index Out[5]: Index(['ind0', 'ind1', 'ind2', 'ind3'], dtype='object') In [6]: df.columns Out[6]: Index(['col0', 'col1', 'col2', 'col3', 'col4'], dtype='object') 1. 2. 3. 4. 5. loc()方法 loc只能通过选取行标签索引数据 In [8]: df.loc['i...
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) # 查看所有列的数据类型 dt.dtypes # 查看各列数据类型...
index_col表示用.xlsx文件中的第几列做行索引,从0 开始计数。 (4)指定列索引 将本地文件导入DataFrame的时候,默认使用的是源数据表的第一行作为列索引,也可以通过设置header参数来设置列索引。header参数值默认为0,即用第一行作为列索引;也可以是其他行,只需要传入具体的那一行即可;也可以使用默认从0开始的数作...
df = pd.read_excel("data/体检数据.xlsx", index_col=0) df_csv = pd.read_csv("data/体检数据_sep.csv", index_col=0, sep=",") df_txt = pd.read_csv("data/体检数据_sep.txt", index_col=0, sep="=") 其中index_col=0表示将第一列数据作为索引。
我们可以使用index_col参数指定第一列为行索引 import pandas as pd df = pd.read_csv('a.csv',index_col=0) df 【分隔符】 我们可以用记事本打开a.csv这个文件查看一下 在文件夹中找到a.csv,右键->打开方式->选择“记事本” 可以看到,to_csv生成的csv文件,默认使用 逗号 当作分隔符 ...
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 : 指定某列为行索引 ,否则自动索引(0,1,2...) 专门用来读取 csv 数据👉read_csv() : 作用和上面的一样,不过上面的写法更为标准 d_csv = pd.read_csv('diner.csv',engine='python') d_csv.head() 还有读取excel 数据 👉read_excel() d...
data1=pd.read_excel('高中生数量.xlsx',index_col=0)#index_col用来设置索引列 data1 这样就正常读取并识别表格了 2.重置索引 这一步主要是将索引列重置,变为普通列,便于下步,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data2=data1.reset_index()data2 ...
})print(df)#输出:#name age gender#0 Alice 25 F#1 Bob 30 M#2 Charlie 35 M#3 David 40 M 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 ...