在使用 Python 的时候,常常会接触到数据分析的部分,尤其是使用 pandas 库来处理数据。当我们读取 CSV 文件或者 Excel 文件时,经常会用到index_col参数。那么,index_col究竟是什么呢?简单来说,它是 pandas 中用于设置数据框中哪一列作为行索引的参数。 环境预检 在进行 I/O 操作之前,首先要确保你的系统环境是合...
read_csv与read_excel相同,就不做深入讨论了,但我会分享一个例子。...可以使用以下代码将电子表格数据导入Python: pandas.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None, parse_cols...使用index_col参数可以操作数据框中的索引列,如果将值0设置为none,它将使用第一列作为index...
In [1]: import pandas as pd 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...
如果我们将该参数留空,则索引将是基于0的索引。通过指定index_col=0,我们要求pandas使用第一列(用户姓名)作为索引。 使用.drop()方法删除行 如果要从数据框架中删除第三行(Harry Porter),pandas提供了一个方便的方法.drop()来删除行。drop()方法的重要参数如下所示,注意,还有其他参数,但这里仅介绍以下内容: lab...
1、Pandas中的数据结构 1.1 Series 1.2 DataFrame 2、查找数据 2.1 df.loc[index,columns]: 2.2 df.iloc[index,col_index]:参数也是两个。 2.3 df[] 单维度查询 2.4 比较运算符以及逻辑运算符(and 、or 、not)的使用 2.5 Series.isin[] 2.6 Series.str.contains() 2.7 df.query() 2.8 df.filter() p...
pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,dtype=None,...) io:字符串,文件的路径对象。 sheet_name:指定需要读取电子表格中的第几个sheet,既可以传递整数也可以传递具体的Sheet名称。 header:是否需要将数据集的第一行用作表头,默认为0,认为是需要的,None表示不需要,则列名为...
默认情况下,pandas将会创建一个从0开始的索引行,如下: >>> pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"]) date temperature humidity 0 2021-07-01 95 50 1 2021-07-02 94 55 2 2021-07-03 94 56 但是,我们可以在导入过程中通过将index_col参数设置为某一列可以直接指定索引列。
默认情况下 ( index_col=None ),它不应该使用第 0 列作为索引,但我发现如果工作表的单元格 A1 中 没有 值,它就会使用。
pd.reset_index是用来把索引重置为默认的整数索引的方法。可以理解为重置列索引,并将pandas默认索引设置为索引 #将行索引重置为默认的整数索引df =df.reset_index()print(df)#输出:#name age gender#0 Alice 25 F#1 Bob 30 M#2 Charlie 35 M#3 David 40 M...
2.df.iloc[[index],[colunm]] 通过位置选择数据 (1)选择一列,以Series的形式返回列 (2)选择两列或两列以上,以DataFrame形式返回多列 importpandas as pd df=pd.read_csv('../hotel_csv_split/reviews_split_fenci_pos_1_05.csv',header=None,nrows=5)#在读数之后自定义标题columns_name=['mysql_id'...