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]...
2.4 重置索引:df.index=values 使用赋值的方法。 【注:重置索引后,不会将原来的索引列作为新的一列保留。】 import pandas as pd #读取数据,同时,使用index_col选取第一列作为索引列。 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=3,index_col=0) df.index = range...
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_...
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。
index_col: 行索引的列编号或列名 names: 列名的列表 parse_dates: 尝试将数据解析为日期(默认False) encoding: 文本编码格式(utf-8, gb18030, gb2312),文件中中文需要使用encoding='gb18030'或encoding='gb2312' engine:路径中有中文需要使用engine='python' ...
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=...