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  • 列和行
    千次阅读
    2019-09-21 22:39:41
    #查看数据集中的列
    import pandas
    #列用什么分割  --sep
    df = pandas.read_csv('./gapminder.tsv',sep='\t')
    
    #获取列
    country_df = df['country']
    print(country_df)
    
    #显示前5行
    print(country_df.head())
    #现在是最后五行
    print(country_df.tail())
    
    #三列前5行
    subset = df[['country','continent','year']]
    print(subset.head())
    
    
    #查看数据集中的行
    import pandas
    #列用什么分割  --sep
    df = pandas.read_csv('./gapminder.tsv',sep='\t')
    
    #获得行数据  loc  iloc
    
    #获得第一行  把名字放到左边  值放到右边
    #print(df.loc[0])
    #获得15行
    print(df.loc[15])
    
    #行数 1704
    #number_of_rows = df.shape[0]
    #print(type(df.loc[number_of_rows -1]))
    #print(type(df.head()))
    
    #print('------------')
    
    #获取 2 4 5 行
    print(df.loc[[2,4,5]])
    #print(df.iloc[-1])
    
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  • pandas 将指定列和行作为indexcolumns

    千次阅读 2020-10-07 00:16:49
    将指定作为columns: #set 第0作为column名。axis=1,变换 #有时候inplace=True的时候遇到了问题,这里inplace= False保留了第0,然后drop掉第0,比较安全。 pd1=pd.set_axis(pd.iloc[0],axis=1,inplace= ...

    将指定行作为columns:

    #set 第0行作为column名。axis=1,列变换
    #有时候inplace=True的时候遇到了问题,这里inplace= False保留了第0行,然后drop掉第0行,比较安全。

    pd1=pd.set_axis(pd.iloc[0],axis=1,inplace= False)  
    pd1=pd1.drop(index=0) 
    

    #set “names列作为index名。这里直接drop了第0行,目前没有遇到过问题。

    pd=pd.set_index('names',drop=True)
    

    #小结:set_index 行名 set_axis 列名和行名
    *# 这里set_index的参数可以用’names’,相对更简单。set_axis 对参数的要求稍微繁琐一些。

    展开全文
  • python 隐藏excel的列和行

    千次阅读 2019-12-18 10:21:00
    首先需要导入第三方库 pip install openpyxl 这个库还是比较强大的。 接下来主要隐藏是 ...隐藏 sheet.column_dimensions.group(start_column,end_column,hidden=True) 值得注意的地方是的起始时数...

    首先需要导入第三方库

    pip install openpyxl
    

    这个库还是比较强大的。
    接下来主要隐藏行是

    sheet.row_dimensions.group(start_row,end_row,hidden=True)
    

    隐藏列

    sheet.column_dimensions.group(start_column,end_column,hidden=True)
    

    值得注意的地方是行的起始时数字,如5至6,列是英文字母。下面附上完整实例供大家参考。

    import openpyxl
    from openpyxl import load_workbook
    import re
    
    wb = load_workbook("group.xlsx",data_only=True)
    ws = wb.active
    ws = wb['累计完成比月累计计划 (出口) ']
    num_cols =  ws.max_column
    col_arr = []
    no_num = []
    # 累计完成. 比月度累计计划 比年度计划进度 同比
    for i in range(2,num_cols+1):
    	tt = ws.cell(3,i).value
    	col_name = re.match(r'\D+',ws.cell(3,i).coordinate).group()
    	if tt != None and tt != '累计完成' and tt != '比月度累计计划' and tt != '比年度计划进度' and tt != '同比':
    		no_num.append(col_name)	
    	col_arr.append(col_name)
    
    for i in range(len(no_num)):
    	for j in range(len(col_arr)):
    		if no_num[i] == col_arr[j]:
    			ws.column_dimensions.group(col_arr[j],col_arr[j+4],hidden=True)
    ws.row_dimensions.group(6,7,hidden=True)
    wb.save("print-group.xlsx")
    
    展开全文
  • pandas获取指定的列和行

    万次阅读 多人点赞 2018-07-09 21:42:09
    house_info = pd.read_csv('house_info.csv')1:取的操作:house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作2:取操作:house_info['price'] 这是读取csv文件时默认的第一索引3:取两列house_info[['price',...

    house_info = pd.read_csv('house_info.csv')

    1:取行的操作:

    house_info.loc[3:6]类似于python的切片操作

    2:取列操作:

    house_info['price']  这是读取csv文件时默认的第一行索引

    3:取两列

    house_info[['price',tradetypename']] 取多个列也是同理的,注意里面是一个list的列表,不然会报错误;

    4:增加列:

    house_Info['adress_new']=list([.....])  跟字典的操作有点类似;

    5:对某一列除以他的最大值,这样可以得到一个0,1的数值范围,也就是一个简易的归一化操作;

    house_info['price']/house_info['price'].max()

    6:对列进行排序操作:

    house_info.sorted_values('price',inplace=True,ascending=True) 这里的inplace表示再排序的时候是否生成一个新的dataframe 结构,ascending=true表示升序,默认也是升序;还有一点应该注意的是:对于缺省值,(Nan)排序的时候会把他排在末尾;

    7:如何获取缺省值,:

    column_null = pd.isnull(column)

    column_is_null_true = column[column_null]


    展开全文
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