首先,我们需要将第二行的数据存储在一个列表中,然后使用pd.DataFrame()函数重新创建DataFrame,并将这个列表作为列名。 column_names=df.iloc[1].tolist()# 使用iloc选择第二行,并转换为列表df=pd.DataFrame(df.values[2:],columns=column_names)# 重新创建DataFrame,使用第二行作为列名 1. 2. 步骤4:输出结果...
1. 使用 .head() 查看 DataFrame 头部数据 2. 使用 .tail() 查看 DataFrame 尾部数据 3. 使用 .describe() 查看 DataFrame 统计数据 4. 使用 .T 查看 DataFrame 转置数据 5. at 函数:通过行名和列名来取值 6.iat 函数:通过行号和列号来取值 7. loc函数主要通过 行标签 索引行数据 8. iloc函数主要通过...
DataFrame的合并函数有好几个:merge(基于column名称)、append、concat(基于index的值)...这里我们选择concat. df_user = pd.concat([channel_last_week['用户数'], channel['用户数']], keys=[yd_la, yd], axis=1).fillna(0) 先看一下结果: image.png 请忽略小数(显示问题)。可以看到,左边是上周同期...
1.3 DataFrame属性:values、columns、index、shape 2、 DataFrame的索引 2.1 对列进行索引 通过类似字典的方式 df[‘q’] 通过属性的方式 df.q 可以将DataFrame的列获取为一个Series。返回的Series拥有原DataFrame相同的索引,且name属性也已经设置好了,就是相应的列名。 #修改列索引df.columns=['qizhong','qimo'] ...
worksheet1.merge_range('A1:B1',u'测试情况统计表', note_fmt)# 设置列宽worksheet1.set_column('A:D',30, fmt)# 有条件设定表格格式:金额列worksheet1.conditional_format('B3:E%d'% l_end, {'type':'cell','criteria':'>=','value':1,'format': amt_fmt})# 有条件设定表格格式:百分比workshee...
get(key[, default]) 获取给定键的对象项(例如DataFrame列)。 groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...]) 使用映射器或一系列列对DataFrame进行分组。 gt(other[, axis, level]) 获取DataFrame和other的大于,逐元素执行(二进制运算符gt)。 head([n]) 返回前n行。 hist([column, by, grid, ...
方法描述Axesindex: row labels;columns: column labelsDataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵DataFrame.dtypes返回数据的类型DataFrame.ftypesReturn the ftypes (indication of sparse/dense and dtype) in this object.DataFrame.get_dtype_counts()返回数据框数据类型的个数DataFrame.get_ftype_counts()Return th...
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 100 entries, 0 to 99 Data columns (total 23 columns): # Column Non-Null Count Dtype --- --- --- --- 0 id 100 non-null int64 1 player 100 non-null object 2 year 100 non-null int64...
在Pandas DataFrame中为新列设置参数通常是指根据现有数据创建一个新列,并可能应用某些条件或计算。以下是一些基本示例: ### 创建新列 假设你有一个DataFrame `df`,并且...
chart1.set_categories(cats1)chart1.shape = 4sheet.add_chart(chart1, "A10")wb.save(file_name)output 生成可视化大屏我们尝试将绘制完成的图表生成可视化大屏,代码如下 # 创建一个空的DataFrame表格title_df = pd.DataFrame()# 将结果放入至Excel文件当中去with pd.ExcelWriter(file_name,#工作表的名称 ...