[[name] + rowforname, rowinzip(header, matrix)]print(table) table_format = [['{:^{}}'] +len(header) * [top_format]] +\len(matrix) * [[left_format] +len(header) * [cell_format]]print(table_format) col_widths = [max(len(format.format(cell,0))forformat, cellinzip(col_form...
1)表示获取第3行第2列单元格的值value = table.cell_value(2, 1) print("第3行2列值为",value)# 获取表格行数nrows = table.nrows print("表格一共有",nrows
我们创建两个设备列表的表格inventory.csv和inventory.xlsx,其数据格式如下: 我们先用pandas的read_excel函数读取Excel表格,然后将数据加载成字典的列表: import pandas as pd devs_df = pd.read_excel('inventory.xlsx') devs = devs_df.to_dict(orient='records') print(devs) '''结果输出一个字典的列表,截...
import pandas as pd if __name__ == "__main__": df = pd.DataFrame() print(df) # output: # Empty DataFrame # Columns: [] # Index: [] (2)使用list创建DataFrame 使用单个列表或嵌套列表作为数据创建DataFrame时,如果不指定index或columns,默认使用range(len(list))作为index,对于单列表,默认colum...
格的值 value = table.cell_value(2, 1) print("第3行2列值为",value) # 获取表格行数 nrows = table.nrows print("表格一共有",nrows,"行") # 获取第4列所有值(列表生成式) name_list = [str(table.cell_value(i, 3)) for i in range(1, nrows)] print("第4列所有的值:",name_list)...
df = pd.DataFrame(data)print(df) 生成的数据大概长这样: 一眼望去,问题一堆: 缺失名字、年龄 工资字段混入了文本 入职日期有个unknown Alice结尾带空格,可能导致重复 不清洗,分析个锤子。 三、实战拆招:逐一搞定这些脏东西 1. 缺失值处理(nan)
# 移除第一行tmp=data.lpop()print(data) Name|Age ---|--- John|28 Tom |16 # 第一行添加数据data.lpush(list(tmp))print(data) Name|Age ---|--- Jane|32 John|28 Tom |16 # 在最左侧插入一列数据new_column=['Engineer','Doctor','Doctor']data.lpush_col(new_column,header='Profession...
1. 导入库 import pandas as pd 2. 创建DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago']}df = pd.DataFrame(data)3. 数据查看 print(df.head()) # 查看前几行数据 4. 数据筛选 filtered...
(table, conn, keys, data_iter): """ Execute SQL statement inserting data Parameters --- table : pandas.io.sql.SQLTable conn : sqlalchemy.engine.Engine or sqlalchemy.engine.Connection keys : list of str Column names data_iter : Iterable that iterates the values to be inserted """ # ...
get_table_metadata('users') # 打印表的结构 print("Columns:") for column in metadata.columns: print(column.name, column.type) 二、Python 从数据库读取数据从数据库读取数据是 Python 的另一个重要功能。我们可以使用 SQLAlchemy 的查询功能来执行 SQL 查询并获取结果。以下是一个示例,展示如何从 “...