dataframe2 = pd.DataFrame(data,index=['one','two','three','four','five'],columns=['year','state','pop','debt']) print('创建的dataframe2如下:\n',dataframe2) 1. 2. 创建的dataframe2如下: year state pop debt one 2000 Ohio 1.5 NaN two 2001 Ohio 1.7 NaN three 2002 Ohio 3.6 NaN ...
接下来,我们将遍历工作表中的每一行,直到找到我们要查找的内容,然后返回该行的行号。 # 遍历每一行forrowinsheet.iter_rows():forcellinrow:ifcell.value=='your_value_to_search':row_number=cell.rowbreak 1. 2. 3. 4. 5. 6. 4. 输出结果 最后,我们将输出获取到的行号。 print('The row number is...
last_cell_type=sheet.cell_type(sheet.nrows-1,sheet.ncols-1)print(last_cell_type)# 获取第一行的值(列表)print(sheet.row_values(0))# 获取指定行指定列范围的数据(列表) # 第一个参数代表行索引,第二个和第三个参数代表列的开始(含)和结束(不含)索引print(sheet.row_slice(3,0,5)) 写入Excel...
MOD(number, divisor),divisor是除数的意思,mod英文在计算机里是余数的意思,也叫“模”,此函数返回两数相除的余数, 结果的符号与除数相同 这个函数与行号函数ROW()搭配可以实现数字周期性循环 问题1:生成一列10个随机小数,范围从1到100的实数,并保留两位小数 输入公式=ROUND(RAND()*100,2) RAND()生成的随机数...
df.drop(['RowNumber', 'CustomerId', 'Surname', 'CreditScore'], axis=1, inplace=True) print(df[:2]) print(df.shape) 结果输出 说明:「axis」 参数设置为 1 以放置列,0 设置为行。「inplace=True」 参数设置为 True 以保存更改。我们减了 4 列,因此列数从 14 个减少到 10 列。
如果number 为负,significance 为正,则对值按朝向 0 的方向进行向上舍入,例: 再介绍一下取模函数MOD MOD(number, divisor),divisor是除数的意思,mod英文在计算机里是余数的意思,也叫“模”,此函数返回两数相除的余数, 结果的符号与除数相同 这个函数与行号函数ROW()搭配可以实现数字周期性循环 ...
row: 控件实例的起始行,最上面为第0行。 rowspan: 控件实例的起始行数,默认为1行。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtkinter Win=tkinter.Tk()Win.title("这是标题")Win.geometry("400x400+200+200")LabelRed=tkinter.Label(Win,text="Red",fg="Red",relief='groove')LabelRed...
1.ws.max_row获得表格的最大行数,取得遍历次数,使用for循环遍历 for row in range(2, ws.max_row + 1): # 一般第一行是表头,所以从2开始,range()不含右边界 for cell in row: print(cell) 2. openpyxl中提供了行列生成器(ws.rows和ws.columns),这两个生成器里面存储了每一行(列)的数据,每一行由...
1.1 数值型(number) 例子: a, b, c, d = 20, 5.5, True, 4+3j print(a, b, c, d) # 20 5.5 True (4+3j) print(type(a), type(b), type(c), type(d)) # <class 'int'> <class 'float'> <class 'bool'> <class 'complex'> Python也可以这样赋值: ...
print(f"向量化运算耗时: {end_time - start_time:.4f} 秒") # 耗时显著减少 # 正确:使用 apply (适用于更复杂但无直接向量化的操作,axis=1 表示按行) # df['Custom_Result'] = df.apply(lambda row: row['A'] * 2 if row['B'] > 50000 else row['A'] / 2, axis=1) ...