import pandas as pd # 创建一个DataFrame data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'], 'Age': [25, 28, 30], 'City': ['New York', 'Paris', 'London']} df = pd.DataFrame(data) # 使用iloc获取第一行的值 row_values = df.iloc[0] print(row_values) 输出结果为: ...
2.2 方法二:使用csv模块 除了使用pandas库,Python的csv模块也提供了读取和处理CSV文件的功能。csv模块更加轻量级,适合处理较小的数据集。 以下是使用csv模块读取指定行列的数字的示例代码: importcsv# 读取数据文件withopen("data.csv","r")asf:reader=csv.reader(f)data=list(reader)# 读取指定行列的数字row_ind...
>>> print([attr for attr in dir(s) if not attr.startswith('_')]) ['T', 'a', 'abs', 'add', 'add_prefix', 'add_suffix', 'agg', 'aggregate', 'align', 'all', 'any', 'append', 'apply', 'argmax', 'argmin', 'argsort', 'array', 'asfreq', 'asof', 'astype', 'at...
import pandas as pddef read_excel(excel_name): data = pd.read_excel(excel_name) for row in data.itertuples(): # Index:索引, Name:字段名 print(row.Index, row.Name)if __name__ == '__main__': filePath = r'C:\Users\Administrator\Desktop\Temp\1.xlsx' read_excel(filePath)...
import pandas as pd import numpy as np import time # 数据库 from sqlalchemy import create_engine # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 如果你的设备是配备Retina屏幕的mac,可以在jupyter notebook中,使用下面一行代码有效提高图像画质 %config InlineBackend.figure_format = 'retina' ...
import pandas as pd import numpy as np import time # 数据库 from sqlalchemy import create_engine # 可视化 import matplotlib.pyplot as plt # 如果你的设备是配备Retina屏幕的mac,可以在jupyter notebook中,使用下面一行代码有效提高图像画质 %config InlineBackend.figure_format = 'retina' ...
函数形式:pandas.pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None, aggfunc= 'mean',fill_value=Nope, margins=False, dropna=True) 参数说明:data =原始数据,要应用透视表的数据框;index=用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的行;columns =用于分组的列名或其他分组键,出现在结果透视表的列...
row_value = sheet.row_values(i) col_value = sheet.col_values(j) 用xlsxwriter写入到Excel 划重点:write_row(row,col,data) 用了enumerate自动匹配索引和迭代的值 #将alist写入tarfile的名为name的工作簿中definsert_file(alist,tarfile,name='sheet1'):print("###将透视表写入到",tarfile) wh...
1. Pandas Pandas是一个开放源代码的、BSD许可的库,为Python编程语言提供高性能、易于使用的数据结构和数据分析工具。 安装Pandas pip install pandas 示例代码:读取CSV文件 importpandasaspd# 读取CSV文件df = pd.read_csv('pokemon.csv')# 显示前五行数据print(df.head())# 计算某列的平均值print("Average of...
这个方法会首先调用 pandas 库的read_excel函数,将输入文件的路径作为参数。read_excel函数会将Excel文件转换为一个 pandas 的 DataFrame 对象。 然后,这个方法将读取的数据赋值给self.data属性,使得我们可以在类的其他方法中,使用这个属性来访问和处理数据。