Columns: [序号, 学号, 姓名, 年级, 班级, 语文, 数学, 英语, 总分, 名次] Index: [] 可以看出,第一个print()语句输出的结果中满足条件“语文或英语为99分”的有两条记录,替换语句执行以后,df中再没有满足条件“语文或英语为99分”的记录了。 21.6记录合并 函数concat()的格式如下: concat([dataFrame1,...
value = [['a','b','c],[1,2,3]] # 当然也可以将pandas的DataFrame数据写入 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1,2], [3,4]], columns=['A', 'B']) sheet1.range('A1').value = df # 读取数据,输出类型为DataFrame sheet1.range('A1').options(pd.DataFrame, expand='table')...
# 计算 RFM 分数 def calculate_rfm(df): # Recency 分数(越小越好) df['R_Score'] = pd.qcut(df['Last_Login_Days_Ago'], q=5, labels=[5, 4, 3, 2, 1]) # Frequency 分数(越高越好) df['F_Score'] = pd.qcut(df['Purchase_Frequency'], q=5, labels=[1, 2, 3, 4, 5]) # ...
print(f"用户态 CPU 使用率: { <!-- -->cpu_times_percent.user}%") print(f"内核态 CPU 使用率: { <!-- -->cpu_times_percent.system}%") print(f"空闲 CPU 使用率: { <!-- -->cpu_times_percent.idle}%") print(f"I/O 等待 CPU 使用率: { <!-- -->cpu_times_percent.iowait}...
with pd.option_context('display.max_rows', None, 'display.max_columns', None, 'display.precision', 3, ): print(df) 方法3:使用 pd.set_option() 此方法类似于 pd.option_context() 方法,并采用与方法 2 讨论的相同参数,但与 pd.option_context() 不同,它的范围和效果作用于整个脚本,即所有数据...
first_rows = food_info.head()first_rows = food_info.head(3)1 2 3 print(food_info.columns)# 输出:输出全部的列名,而不是用省略号代替Index(["NDB_No", "Shrt_Desc", "Water_(g)", "Energ_Kcal", "Protein_(g)", "Lipid_Tot_(g)", "Ash_(g)", "Carbohydrt_(g)", "Fiber_TD_(g...
value of display.max_rows is 10 so at max# 10 rows will be printed. Set it None to display# all rows in the dataframepd.set_option('display.max_rows',None)# storing the dataset as data framedataframe=pd.DataFrame(data.data,columns=data.feature_names)# printing data frameprint(dataframe...
python操作excel主要用到xlrd和xlwt这两个库,即xlrd是读excel,xlwt是写excel的库。 (2)为什么使用xlrd模块? 在UI自动化或者接口自动化中数据维护是一个核心,所以此模块非常实用。 xlrd模块可以用于读取Excel的数据,速度非常快,推荐使用! 官方文档:https://xlrd.readthedocs.io/en/latest/ 1.2 安装xlrd模块 到python...
pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 显示所有行 pd.set_option('max_colwidth', 100) # 设置value的显示长度为100,默认为50 2.2.1 读取表头 df.columns #读取表头 df.columns.to_list() #读取表头,并转格式为列表 df.columns.valu...
window["value"].Update(values=keys,font=("微软雅黑",10),size=(15,8))elif fileName.split('.')[-1]=='xls'or'xlsx':df=pd.read_excel(fileName,encoding='utf-8')keys=df.columns.to_list()window["value"].Update(values=keys,font=("微软雅黑",10),size=(15,8))else:print('文件格式...