df.columns.values: 数据的列标签,输出是ndarray形式 df.index: 数据的 行标签 输出是Index形式 df.index.values: 数据的行标签 ,输出是ndarray形式 print(A.columns) #输出结果 Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') print(A.columns.values) #输出结果 ['a' 'b' 'c'] print(A.index) Range...
# Extracting column namesprint df.columns# OUTPUTIndex([u"Abra", u"Apayao", u"Benguet", u"Ifugao", u"Kalinga"], dtype="object")# Extracting row names or the indexprint df.index# OUTPUTInt64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17, 18...
print("查询姓名:" + 数据2['姓名']) print(数据2) # 同时读取多条数据 print(数据2[['姓名','年龄']]) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 至少最基本的增删改查,还是可以做到的。 2.2.1 排序 和 判断数据是否空 sort_values('字段名')根据提供的那一列,来进行排序。
pivot_data = data.pivot_table(values='target_column', index='category_column', columns='another_...
col_values 是一个 Python 函数,通常用于处理表格数据(如 Excel、CSV 等) 以下是一个简单的示例,说明如何使用 col_values 函数从 CSV 文件中提取某列的值: import csv def col_values(file_path, column_index): with open(file_path, 'r') as file: reader = csv.reader(file) column_data = [row[...
print sheet2.row_values(7)[i] 无名 20.0 暂无 >>> 2、读取合并单元格的内容 这个是真没技巧,只能获取合并单元格的第一个cell的行列索引,才能读到值,读错了就是空值。 即合并行单元格读取行的第一个索引,合并列单元格读取列的第一个索引,如上述,读取行合并单元格"好朋友"和读取列合并单元格"暂无"只能...
#dataframe的数据类型#每行的数据类型可以不一样#行索引为index 等同于excel表格最左边的1、2、3、4#列索引为column 等同于excel表格最顶端的A|B|C|D|E#每一列都是一个series对象import pandas as pd #导入pandas库，缩写为pd 创建一个列表并保存为对象 print("\n创建一个列表并保存为对象") s01 = pd....
col2 = sheet.col_values(1)# 取出第二列 cel_value = sheet.cell_value(1,1) print(col2) print(cel_value) # 写入表格信息 write_save = new_workbook.get_sheet(0) write_save.write(0,0,"xlutils写入!") new_workbook.save("new_test.xls")# 保存工作簿 ...
print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引自动生成了 0,1,2 如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd.DataFrame( data=[[ 0, 0, 2, 5, 0], ...
import pandas as pddata = {'姓名': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']}df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C', 'D'])row_index = df.index# 获取Index对象的值index_values = row_index.valuesprint("Index对象的值:", index_values)# 将Index对象转换为列表index_list = ...