# 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(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。 sort_index()直接根据 索引列来进行排序。 import pandas as pd 数据= p...
'r') as file: reader = csv.reader(file) column_data = [row[column_index] for row in reader] return column_data file_path = "example.csv" column_index = 1 # 提取第二列的值(索引从 0 开始) column_data = col_values(file_path, column_index) print(column_data) 复制...
grid()方法常用布局参数如下: column: 控件实例的起始列,最左边为第0列。 columnspan: 控件实例所跨越的列数,默认为1列。 ipadx,ipady: 控件实例所呈现区域内部的像素数,用来设置控件实例的大小。 padx,pady: 控件实例所占据空间像素数,用来设置实例所在单元格的大小。 row: 控件实例的起始行,最上面为第0行。
在之前的办公自动化系列文章中,我已经对Python操作Excel的几个常用库openpyxl、xlrd/xlwt、xlwings、xlsxwriter等进行了详细的讲解。 为了进一步带大家了解各个库的异同,从而在不同场景下可以灵活使用,本文将横向比较7个可以操作 Excel 文件的常用模块,在比较各模块常用操作的同时进行巩固学习!
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 ...
#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....
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], ...
print data.apply(num_missing, axis=0) #axis=0 defines that function is to be applied on each column #应用每一行 print "\nMissing values per row:" print data.apply(num_missing, axis=1).head() #axis=1 defines that function is to be applied on each row ...
print(se) 输出: l 1 m 4 N 3 o 7 P 8 dtype: int64 pandas访问数据时,需要以索引为依据提取数据: se1 = pd.Series([1, 4, 3, 7, 8]) se2 = pd.Series({'l':1, 'm':4, 'N':3, 'o':7, 'P':8}) #如果想要访问数字1 ...