>>>import pandasaspd>>>df=pd.read_excel('电影导演演员.xlsx')>>>df 电影名称 导演 演员0电影1导演1演员1,演员2,演员3,演员41电影2导演2演员3,演员2,演员4,演员52电影3导演3演员1,演员5,演员3,演员63电影4导演1演员1,演员4,演员3,演员74电影5导演2演员1,演员2,演员3,演员85电影6导演3演员5,演员...
编写程序,读取Excel文件中的数据,分析共同参演电影数量最多的两个演员,也就是关系最好的两个演员,要求尽可能多地使用Pandas来完成任务。 参考代码: 运行结果: ['演员3' '演员4']
已知Excel文件“电影导演演员.xlsx”,内容如下: 要求根据文件中的数据统计最受欢迎的前3位演员及其主演电影数量,也就是主演电影数量最多的3位演员。
在登始俺除Python遣行躬服闹渊蚕瞎翩怀滚姥numpy惊pandas蟋 import numpy as np import pandas as pd 导驻外鬓枷德 df=pd.DataFrame(pd.read_csv('name.csv',header=1)) df=pd.DataFrame(pd.read_Excel('name.xlsx'))c 刚施有繁马号品碌避植书,救因械名枉、卷呻列、稽假耘匈指 整旺性栓第晤 ...
问题描述和样本数据请参考昨天的文章Python读取Excel文件统计演员参演电影 下面的代码是昨天代码的继续,在获取了每个演员参演的电影之后,继续使用最后排好序的那个列表actors,然后获取共同参演电影最多的一对演员组合。 defgetActorPair(actors): result = [] ...
20.1读取Excel文件 可用如下代码读取Excel文件：from pandas import read_excel file='d:/student.xlsx' #见第18章表18-1 df=read_excel(file,sheet_name=0,converters={'学号':str})print(df)运行结果：序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次 0 1 70101 ...
一、读取Excel文件 使用pandas的read_excel()方法,可通过文件路径直接读取。注意到,在一个excel文件中有多个sheet,因此,对excel文件的读取实际上是读取指定文件、并同时指定sheet下的数据。可以一次读取一个sheet,也可以一次读取多个sheet,同时读取多个sheet时后续操作可能不够方便,因此建议一次性只读取一个sheet...
importpandasaspddf=pd.read_excel('example.xlsx',sheet_name=[0,1,"Sheet1",0])# 注意这里的sheet_name参数可以是数字编号# 也可以是sheet的字符串名称# 对所有的sheet按照从0开始编号# 这里的sheet_name输入的序号参数,不能大于sheet总数量减一# df为生成的一个字典,所以即使上面的代码sheet_name有两个0...
数据的第1行是从Excel的第2行开始 这里获取的最大行是Excel的最大行减去作为列名的第1行 """ import pandas as pd sExcelFile="./Source/Book1.xlsx" df = pd.read_excel(sExcelFile,sheet_name='Sheet1') #获取最大行,最大列 nrows=df.shape[0] ncols=df.columns.size print("===") print('...
pip install pandas openpyxl 然后，您可以通过以下代码来读取Excel文件：importpandasaspd# 读取Excel文件df...