上述代码首先导入了pandas库,并使用pd.read_csv函数读取名为data.csv的数据文件。接下来,使用data.head(10)获取数据的前十行,并将结果赋值给top_10_rows变量。最后,使用print函数打印出前十行数据。 方法二:使用csv模块 如果我们不想安装额外的库,也可以使用Python内置的csv模块来获取数据的前十行。csv模块提供了...
'Ricky','Joe'],'Age':[28,34,29,42,33],'City':['Beijing','Shanghai','Guangzhou','Shenzhen','Chengdu']}df=pd.DataFrame(data)# 使用head()方法获取前3行数据top_3_rows=df.head(3)# 打印结果print(top_3_rows)
# 通过切片>>> cell_range = ws['A1':'C2']# 通过行(列)>>> colC = ws['C'] >>> col_range = ws['C:D'] >>> row10 = ws[10] >>> row_range = ws[5:10]# 通过指定范围(行→行)>>> for row in ws.iter_rows(min_row=1, max_col=3, max_row=2): ... for cell in ro...
time_start=time.time()xxx time_end=time.time()print('time cost: ',time_end-time_start,'s') 最后测试的结果是,xlwings读取 10MB 文件最快,xlrd次之,openpyxl最慢(因电脑而异,结果仅供参考) 读入Excel 文件部分的表格总结如下: 3.2 获取工作表 针对上述4个可以读取 Excel 文件的模块,进一步讨论其获取工...
print(sheet.dimensions) # 获取表格的尺寸大小 # 结果: # A1:B7 4.1:获取单元格中的数据 方法1:指定坐标的方式 sheet[“A1”] import os import openpyxl path = r"C:\Users\asuka\Desktop" os.chdir(path) # 修改工作路径 workbook = openpyxl.load_workbook('test.xlsx') # 返回一个workbook数据类型的...
1、删除存在缺失值的:dropna(axis='rows') 注:不会修改原数据,需要接受返回值 2、替换缺失值:fillna(value, inplace=True) value:替换成的值 inplace:True:会修改原数据,False:不替换修改原数据,生成新的对象 pd.isnull(df), pd.notnull(df) 判断数据中是否包含NaN: 存在缺失值nan: (3)如果缺失值没有...
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,每一行由一个tuple包裹,便于对行列进行遍。 for row in ws.rows: for cell in row: print(cell) 由于ws.rows或ws.columns是生成器类型,不能直接调用,使用时往往将其转化未list类型,然后索引遍历...
print(df) 结果如下,3列6行,包含水果、销售额、城市列。 处理一下相关的数据,水果单数、销售总额、城市单数、变量数。 # 水果单数fruit_count = df.Fruit.count()# 销售总额total_amt = df.Amount.sum()# 城市单数city_count = df.City.count()# 变量数variables = df.shape[1] 创建图表实例,一个...
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))foriinrange(1, nrows)] print("第4列所有的值:",name_list) 打印结果: 列表生成式介绍: 2. Python xlwt 写入 操作Excel(仅限xls格式!) ...
Useful for high-dimensional data where the number of rows is less than the number of columns. # max_num_of_augmentations is optional and defines max number of times we can increase the input data size. # LGBMExplainableModel can be replaced with LinearExplainableModel, SGDExplainableModel, ...