首先我们创建一个Excel文件作为测试数据,表头随便写一下 1、安装 pip install pandas 2、插入一列 假设我需要在B列后面插入一列,表头名为【爱好】代码如下 因为B列为第2列,所以参数:loc=2, 表头名参数:column='爱好' 填充值参数:value=None(空值) import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df =...
简单来理解的话，可以把Series看成是我们Excel里面的行，或者列。也就是说，Excel里面的一行数据，或者是一列数据，都可以用Series数据结构来表示，来存储。如上图所示，红色框的物理一列，黄色框的小陈一行，都可以看成是Series。我们先来看，怎么在Pandas中，创建Series类型的数据结构。首先，在“数据结构和新增数...
dicts = [{'A': '11月1日', 'B': '11月2日', 'C': '11月3日', 'D': '11月4日','X': '新增X列第一行'}, {'A': '11月5日', 'B': '11月6日', 'C': '11月7日', 'D': '11月8日','X': '新增X列第二行'}] #增加了新Kay,X # 注意这个字典的格式是,列表嵌套字典,...
pandas读取的常用格式pd.read_excel(file, sheet_name),其中sheetname可以使用数字进行替代,从0开始,默认为0 pandas写入的格式为data.to_excel(‘filename’,sheet_name=‘A’) import pandas as pd import pandas as pd path = 'D:\python学习\表格/people.xlsx' #读取数据,设置None可以生成一个字典,字典中...
在Excel中,可以通过功能区或者快捷菜单中的命令或快捷键插入列,对于Python来说,插入列也很容易。 我们已经探讨了如何将行插入到数据框架中,并且我们必须为此创建一个定制的解决方案。将列插入数据框架要容易得多,因为pandas提供了一个内置的解决方案。我们将看到一些将列插入到数据框架的不同方法。
import pandas as pddf= pd.read_excel('test.xlsx')# 插入列col_name = df.columns.tolist() index = col_name.index('入店来源') + 1 col_name.insert(index,'搜索关键字')df= df.reindex(columns = col_name)# 修改值df.loc[df['入店来源'].str.find('手淘搜索') > -1 ,'搜索关键字'...
Python很好很强大,1.5天时间,简化很多重复的劳动,哈哈~ import pandas as pd import datetime as dt def handleFrontEnd(frontIO): # 处理【上周前端发版】开始 sheet_front_end = pd.read_excel
# coding: utf-8# 给每个excel中的sheet增加一列,值为excel名-sheet名.xlsxfrompathlib import Pathimport pandasaspdpath = Path(r'E:\PythonCrawler\python_crawler-master\MergeExcelSheet\file\777')excel_list = [(i.stem, pd.concat(pd.read_excel(i, sheet_name=None)))foriinpath.glob("*.xls*"...
index_col:用作行索引的列编号或者列名,如果给定一个序列则有多个行索引。一般可以设定index_col=False指的是pandas不适用第一列作为行索引。 usecols:读取指定的列, 也可以通过名字或索引值 >>> # 如: >>> pd.read_excel('1.xlsx', sheet_name=1, usecols=['等级', '属性1']) ...
# 构造数据集 import pandas as pd df = pd.DataFrame({ "商品名称":["苹果","西瓜","荔枝","菠萝","黄皮"], "一组销量":[100,200,300,400,500], "二组销量":range(100,1234,250) }) df 2. 赋予固定值 # 给新增列赋值一个固定值 df["新增列"] = "哈佛哥吃西瓜" df 3. 多列求和 #...