接下来,我们需要使用pandas的read_excel函数来读取Excel文件。假设我们有一个名为"data.xlsx"的Excel文件,其中包含需要处理的数据。我们可以使用以下代码读取Excel文件: importpandasaspd df=pd.read_excel('data.xlsx')print(df) 1. 2. 3. 4. 3. 将第一列设置为index 读取Excel文件后,我们可以使用set_index函...
我们假设有一个 Excel 文件data.xlsx,内容如下: 我们希望将Name列设置为索引。 以下是实现此操作的代码示例: importpandasaspd# 读取 Excel 文件file_path='data.xlsx'df=pd.read_excel(file_path)# 将 'Name' 列设置为索引df.set_index('Name',inplace=True)# 打印结果print(df) 1. 2. 3. 4. 5. ...
2、索引重置按照concat方法进行拼接，发现拼接后的数据index个是个的。所以要统一index，有方法reset_index()，重置index。经过reset_index方法之后，发现所有的index都被重置了。reset_index是pd中常用的重新索引的方法，但是从案例中发现数据好像有点问题。所以concat有一个方法，是ignore_index=True，意思是忽略旧的索...
使用pandas 最大的好处就是,你可以根据思路编写直白的代码。按"班别",不就是"分组"吗。如下: - 调用 df.groupby() ,即可按任意维度分组数据 - pandas 的分组比许多主流数据库的 Sql 更加灵活,他为每组划入该组的子集,让我们可以灵活操作,并且还可以每组返回多行记录 - 调用 apply ,即可在里面编写每组的处理...
pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=None,na_values={'name':"庞强"}) # 使用na_values，自己定义不显示的数据 结果如下图所示：我们的表格里，有个人的名字叫：庞强我们不想显示这个人的名字于是我们就在na_values指定：name这一列是庞强的名字，置为空，在pandas里空值会用NaN表示。6、处理Exce...
Pandas读取Excel通常有两个方法,一是:pd.ExcelFile和pd.read_excel,这两种方法都可以读取Excel,区别是前者读取的是整个Excel工作簿,后者读取的Excel的某个Sheet表。 pd.ExcelFile的使用方法如下: 1、打开Excel文件: 使用pd.ExcelFile 打开一个Excel文件,可以指定文件路径作为参数: import pandas as pd xls = pd....
1.根据index查询 条件:首先导入的数据必须的有index 或者自己添加吧,方法简单,读取excel文件时直接加index_col 代码示例: importpandasaspd#导入pandas库excel_file='./try.xlsx'#导入excel数据data=pd.read_excel(excel_file,index_col='姓名')#这个的index_col就是index,可以选择任意字段作为索引index,读入数据pri...
1、新建数据保存到Excel 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 import pandas as pd path = 'E:\python\测试\测试文件.xlsx' data= pd.DataFrame({ '序号':[1,2,3],'姓名':['张三','李四','王五']}) data= data.set_index('序号') #设置索引列为'序号'列data.to_excel(path) ...
1.pandas.read_excel() 读取excel 函数表达式: pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,usecols=None,squeeze=False,dtype=None,engine=None,converters=None,true_values=None,false_values=None,skiprows=None,nrows=None,na_values=None,keep_default_na=True,verbose=False,par...
importpandas as pd # 表示excel的sheet页 df=pd.DataFrame() df.to_excel("D:/pycode/output/output.xlsx") 1 2 3 4 df=pd.DataFrame({"ID":[1,2,3],"Name":["tom","bobo","jack"]}) # 设置索引重新赋值给df df=df.set_index("ID") ...