df是DataFrame的缩写，这里表示读取进来的数据，比如，最简单的一个实例：import pandas as pddf = pd.read_excel(r'C:\Users\Shan\Desktop\x.xlsx')print(df.head())df.head()会将excel表格中的第一行看作列名，并默认输出之后的五行，在head后面的括号里面直接写你想要输出的行数也行，比如2...
print(df.head()) # 默认显示前5行，也可以指定显示的行数：df.head(10)4.查看 DataFrame 的基本信息：print(df.info()) # 显示列名、非空值数量、数据类型等信息 5.选择列：column = df['Name'] # 选择 'Name' 列 6.选择行：row = df.loc[0] # 选择第一行 7.过滤行：filtered_df = df[df...
1.利用head预览前几行 只需要在head()括号中输入要展示的行数,默认展示前5行 df = pd.read_excel("C:/Users/zhangzhangzhang/Desktop/文件夹/test.xlsx") print(df) print(df.head()) print(df.head(2)) 2.利用shape获取数据表的大小 shape方法会以元组的形式返回行、列数,下面代码中的(4,4)表示df...
df['总分']=df['语文']+df['数学']+df['英语'] print(df.head()) #df.head()的作用是仅显示5行记录。 运行结果如下: 序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次 0 1 070101 王博宇 NaN NaN 84 71 93 248 NaN 1 2 070102 陈冠涛 NaN NaN 89 89 89 267 NaN 2 3 070103 李文博...
print(df.head(1)) 1. 这行代码中的df.head(1)表示打印DataFrame的第一行数据。可以根据需要调整参数来打印更多或更少的行数。 完整代码示例 importpandasaspd# 读取数据df=pd.read_csv('data.csv')# 打印第一行数据print(df.head(1)) 1. 2. ...
你可以使用 head() 方法来查看 DataFrame 的前几行数据：代码 print(df.head())2. 选择列 要选择特定列，只需使用列名：代码 ages = df['年龄']3. 过滤数据 你可以根据条件来过滤 DataFrame 中的数据：代码 young_people = df[df['年龄'] <30]4. 添加新列 要添加新列，只需为 DataFrame 分配一个新...
df = pd.read_csv('example.csv') # 假设有一个名为 example.csv 的CSV文件 4. 查看 DataFrame # 查看前几行数据print(df.head())# 查看数据的基本统计信息print(df.describe())# 查看数据的信息，包括数据类型和缺失值print(df.info())5. 选择和过滤数据 # 选择某一列print(df['Name'])# 选择多...
import pandas as pd#读取csv文件内容df = pd.read_csv('data.csv')#显示DataFrame的前几行数据print(df.head()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 通过以上代码,我们成功读取了data.csv文件的内容,并打印出了DataFrame的前几行数据。 3. 处理df文件内容 ...
df.head())# 查看数据的列名print(df.columns)# 访问某一列数据print(df['name'])# 添加新的列df['gender'] = ['Female', 'Male', 'Male']# 删除某一列df = df.drop('city', axis=1)# 根据条件筛选数据filtered_data = df[df['age'] > 30]# 根据条件排序数据sorted_data = df.sort_...
].mean()print("筛选后的数据：")print(filtered_df)print("每个地区的平均销售额：")print(mean_sales)在上述案例中，我们使用DataFrame创建了一个销售数据表格，并对数据进行了筛选和分析。通过使用条件筛选操作，我们筛选出销售额大于12000的数据行。然后，使用groupby()方法根据地区进行分组，并计算每个地区的销售...