用pandas導(dǎo)入csv表格后，怎么指定那一列是index？介紹panda并使用panda下的readucsv方法，讀取CSV文件，參數(shù)是文件的路徑，它是一個(gè)相對(duì)路徑，是相對(duì)于當(dāng)前工作目錄的，那么如何

用pandas導(dǎo)入csv表格后，怎么指定那一列是index？

介紹panda并使用panda下的readucsv方法，讀取CSV文件，參數(shù)是文件的路徑，它是一個(gè)相對(duì)路徑，是相對(duì)于當(dāng)前工作目錄的，那么如何知道當(dāng)前工作目錄呢？使用操作系統(tǒng)getcwd（）方法在讀取前三個(gè)工作目錄后，獲取當(dāng)前工作目錄的數(shù)據(jù)，檢查讀取是否正確，是否有明顯的亂碼，是什么問(wèn)題？我們需要設(shè)置參數(shù)編碼，即編碼方法。如果不設(shè)置編碼方法，則默認(rèn)值為utf8?，F(xiàn)在CSV文件是GBK編碼的，所以我們需要使用encoding=“GBK”我的編輯器是eric4。請(qǐng)注意，eric4默認(rèn)情況下不支持中文。如果您想顯示中文，前提是要設(shè)置正確的編碼，并在首選項(xiàng)中將其設(shè)置為utf8

1。前提：加載numpy、pandas和series、dataframe。生成一個(gè)序列并刪除索引為“C”的項(xiàng)，如圖所示。

2. 如果要連續(xù)刪除多個(gè)指定項(xiàng)，可以在下拉列表中添加這些項(xiàng)的列表。

3. 接下來(lái)，讓我們看看dataframe如何刪除數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為具有四行四列的DF1。

4. 如果你直接使用DF1。Drop（[“Beijing”、“Shanghai”]），可以刪除索引為“Beijing”、“Shanghai”的數(shù)據(jù)。這就完成了操作。

pandas如何刪除指定行？

分享一篇關(guān)于熊貓如何選擇特定索引行的文章，希望對(duì)您有所幫助：

>>>>導(dǎo)入numpy作為NP

>>>導(dǎo)入pandas作為PD

>>>索引=np.數(shù)組（[2,4,6,8,10]）

>>>>數(shù)據(jù)=np.數(shù)組（[3,5,7,9,11]）

>>>>數(shù)據(jù)=pd.數(shù)據(jù)幀（{“num”：data}，index=index）

>>>打?。〝?shù)據(jù)）

num

2 3

4 5

67

8 9

10 11

>>>選擇索引=索引[索引> 5

]>>>打?。ㄟx擇索引）

[6 8 10

]>>>數(shù)據(jù)[“num”]。loc[選擇索引

]6 7

8 9

10 11

名稱：num，數(shù)據(jù)類型：int32

>>

請(qǐng)注意不能使用iloc。Iloc以數(shù)組的形式訪問(wèn)序列，下標(biāo)從0:]>>>> data[“num”]開始。Iloc[2:5

]6 7

8 9

10 11

名稱：num，數(shù)據(jù)類型：int32

>>>>數(shù)據(jù)[“num”]。Iloc[[2,3,4

6 7

8 9

10 11

名稱：num，數(shù)據(jù)類型：int32

>>>>數(shù)據(jù)[“num”]

>>>

試試

使用Python panda庫(kù)，十行代碼。

建議安裝Anaconda或使用PIP install panda直接安裝panda。

合并工作表數(shù)據(jù)，遍歷每個(gè)工作表頁(yè)面，并使用concat函數(shù)合并所有工作表數(shù)據(jù)。

重復(fù)數(shù)據(jù)消除，使用drop Duplicate（）函數(shù)刪除重復(fù)數(shù)據(jù)。

要寫入合并結(jié)果，請(qǐng)使用uExecl（）寫入合并結(jié)果。

希望以上分享能對(duì)您有所幫助。歡迎評(píng)論和留言。