然后,我们使用for循环来遍历文件中的每一行,并通过print函数输出每一行数据。 输出列 要输出数据的列,我们可以使用列表解析或zip函数来处理数据。下面是一个示例代码,演示了如何输出一个包含多列数据的列表: data=[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]columns=[[row[i]forrowindata]foriinrange(len(data[0]))...
columns=['Name','Age','Grade'])# 输出指定列names=df['Name'].tolist()ages=df['Age'].tolist()grades=df['Grade'].tolist()print(names)# 输出:['Alice', 'Bob', 'Charlie', '
sections.pop(0)#将每个部分放入列表list =[]forsectioninsections[1:]:#将字符串拆分为几行,然后按空格拆分每行并转换为 DataFramelines = section.strip().split('\n')#print(lines)matrix = [line.split()forlineinlines] df=pd.DataFrame(matrix)#print(matrix)df.columns= df1['直径'] df.index= df...
gender_count=df.groupby('Gender')['Name'].count()print(gender_count) 此外,我们还可以使用pandas提供的聚合函数对数据进行更复杂的统计分析。例如,我们可以计算每个性别学生的平均年龄: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 age_mean=df.groupby('Gender')['Age'].mean()print(age_mean) 除...
column_index_end): """ 通过范围去选择列范围 比如:选择第2列到第4列的所有数据,返回值为元组 :param sheet: :param column_index_start: :param column_index_end: :return: """ columns_range = sheet[column_num_to_str(column_index_start):column_num_to_str(column_index_end)] return columns_...
print(测试_p.columns)输出：Index(['日期', '代码', '换手率', '成交量'], dtype='object')Ø 修改列名- pandas.rename(dict，Inplace)dict：修改前列名，修改后列名以字典形式出现 Inplace：是否改变原有数据对象True为改变，False为不改变 测试_p.rename(columns={"日期": "时间"}, inplace=True)...
rows), len(table.columns)) # 打印表格2的行列数column = table.columns[1] # 获取表格2中第2列for cell in column.cells: # 遍历列中单元格 cell._element.getparent().remove(cell._element) # 删除第2列的单元格print('删除第2列后的表格行列数：', len(table.rows), len(table.columns...
# importing pandas moduleimport pandas as pd# 从csv文件制作数据框data = pd.read_csv("nba.csv")for i in data.itertuples():print(i) 输出: 遍历Columns : 为了遍历列,我们需要创建一个数据框列的列表,然后遍历该列表以提取数据框列。 代码#1: ...
python中的columns方法 columns在python,Pandas是Python的一个大数据处理模块。Pandas使用一个二维的数据结构DataFrame来表示表格式的数据,相比较于Numpy,Pandas可以存储混合的数据结构,同时使用NaN来表示缺失的数据,而不用像Numpy一样要手工处理缺失的数据,并且Panda
, "C": [7, 8, 9] }) # 删除列 B data_new = data.drop(columns=["B"]) print(...