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: label:单个标签或标签列表,可以是行标签或列标签。
不方便通过drop(columns=[‘name’])来删除，可以一开始在读的时候就让它不要产生索引(index_col=0)。
importpandas# index_col 规定第一列的值dt=pd.read_csv(r'C:\Users\forgive\Desktop\dataanalysis\flight_delay\Airlines.csv',index_col=0)print(dt) index_col=None index_col = 0 # 查看前五行数据 dt_head5 = dt.head(5) print(dt_head5) # 查看所有列的数据类型 dt.dtypes # 查看各列数据类型...
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...
import pandas as pd t=""“index,a,b hi,hello,pandas”"" df = pd.read_csv(io.StringIO(t)) print(df) 上面是index_col为None的代码(默认为None),结果如下: index a b 0 hi hello pandas 可以看到多了一列,做为line label,也就是行号。
2、pandas.DataFrame(dict, index=[0]) 将dict转为DataFrame输出 index=[0]是指索引从0开始,可自定义 3、dataframe.set_index('columns', drop=False, inplace=True) 将colunms列设置为新的序列,方便将colunms作为key转dict 当drop=False,inplace=True,colunms列仍保留 ...
我正在尝试将 excel 文件读入数据框,我想稍后设置索引,所以我不希望 pandas 使用第 0 列作为索引值。 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。 有什么方法可以克服这种行为(我正在加载许多在单元格 A1 中没有价值的工作表)?
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...
index)) print(df_obj2.index) 运行结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'> <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64') 索引对象不可变,保证了数据的安全 示例代码: 代码语言:javascript ...
index_col:指定要作为行索引的列。 usecols:指定要读取的列。默认为None,表示全部。 nrows:要读取的行数。默认为None,表示全部。 na_values:指定要识别为缺失值的值。即将指定值视为None或NaN。 Dynamite.txt importpandas filepath=r'C:\Users\Administrator\Desktop\Dynamite.txt'Dynammite_Songs_Data=pandas.rea...