将特定列导入Pandas Dataframe
是指将数据集中的特定列提取出来，并将其存储为Pandas Dataframe的操作。
Pandas是一个基于Python的数据处理和分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具。Dataframe是Pandas中最常用的数据结构，类似于Excel中的表格，可以存储和处理二维数据。
要将特定列导入Pandas Dataframe，可以使用Pandas的read_csv函数来读取包含数据的CSV文件，并通过指定列名的方式提取特定列。具体步骤如下：
- 导入Pandas库：
import pandas as pd- 使用read_csv函数读取CSV文件，并指定需要提取的列名：
data = pd.read_csv('data.csv', usecols=['column1', 'column2'])其中，'data.csv'是包含数据的CSV文件的文件名，['column1', 'column2']是需要提取的列名列表。
- 将提取的列存储为Pandas Dataframe：
df = pd.DataFrame(data)这样，就将特定列导入Pandas Dataframe了。
Pandas Dataframe的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能，可以方便地进行数据清洗、转换、筛选、聚合等操作。它还可以与其他Python库（如NumPy、Matplotlib）结合使用，进行更复杂的数据分析和可视化。
应用场景包括但不限于：
- 数据清洗和预处理：通过提取特定列，可以对数据进行清洗和预处理，去除不需要的信息或进行数据转换。
- 数据分析和可视化：通过Pandas Dataframe提供的功能，可以对特定列的数据进行统计分析、可视化展示，帮助用户更好地理解数据。
- 机器学习和数据挖掘：Pandas Dataframe可以作为机器学习和数据挖掘任务的输入数据，通过提取特定列，可以选择合适的特征进行建模和训练。
腾讯云提供了云计算相关的产品和服务，其中与数据处理和分析相关的产品包括腾讯云数据万象（COS）、腾讯云数据湖（DLake）等。您可以访问腾讯云官网了解更多产品信息和使用指南。
参考链接：
- 腾讯云数据万象：https://cloud.tencent.com/product/ci
- 腾讯云数据湖：https://cloud.tencent.com/product/datalake
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1回答
我正在努力减少数据帧中不需要的数据列，但让它在OOP的范围内工作。数据帧中的列是从'A‘到'M’。
示例：
import pandas as pd
# columns 'A' 'B' and 'C' are what I want kept
vibe_df = pd.read_csv('C:Location/Document.csv')
vibe_df = vibe_df[['DateTime', 'A', 'B', 'C']]
上面的工作，但是，我
浏览 0提问于2020-08-27得票数 1
我正在尝试将pandas.DataFrame代码转换为等效的pyspark DataFrame。我有一个以下格式的RDD。
myRdd = [[1, 'a', {'a':[1, 2]}],
[2, 'b', {'c': 1, 'd':3}],
[3, 'c', {}]]
columnNames = ['sl', 'name', 'params']
内部列表中的第三个元素没有特定的结构。在pandas数据帧中，我可以
浏览 1提问于2018-04-07得票数 1
3回答
送给熊猫的烛光
、、
from binance.client import Client
import pandas as pd
#Binance Api data
api_key = 'hidden'
api_secret = 'hidden'
#connect Binance
client = Client(api_key, api_secret)
#klines/candlesticks
candles = client.get_klines(symbol='BTCUSDT', interval=Client.KLINE_INTERVAL_1MINU
浏览 0提问于2018-04-23得票数 0
回答已采纳
我正在尝试使用Python中的Pandas来导入和操作一些csv文件。
我的代码如下：
import pandas as pd
from pandas import dataframe
data_df = pd.read_csv('highfrequency2.csv')
print(data_df.columns)
但是有一个错误：
ImportError: cannot import name DataFrame
我在Python中有Pandas，我认为dataframe是随Pandas一起提供的。
那么，谁能告诉我这个错误消息是什么意思？
谢谢
浏览 0提问于2015-04-19得票数 6
1回答
熊猫数据串接
、、
我有两张数据。第一列只有两列和N行。N是几百到数千。每一列都是一个分子名称，因此，它是一对分子的数据。
第二个dataframe:我有一个dataframe，它是1600列和M行。每一列都有一个分子的描述符。因此，每个分子都有1600个描述符。
考虑到这两个数据格式，我想要创建一个包含3200列(1600*2)和N行的第3数据帧。对于每一对分子，我想要有第一个分子的1600个描述符，然后是第二个分子的1600个描述符。
因此，我将有一个新的数据，每一对分子有3200个描述符。
是否有一种pandas方法来组合来自不同DataFrames的列？我的MWE只适用于我的小例子。
我有一个MWE，但是
浏览 5提问于2022-06-07得票数 0
我已经使用Pandas read_sas(path)函数在python dataframe中导入了一个SAS数据集。REPORT_MONTH是在sas数据集中定义并保存为DATE9的列。格式。此字段在dataframe中作为float64数据类型导入，并且具有数字，该数字基本上是用于在sas数据集中存储日期的sas内部数字。现在，我想知道如何在dataframe中将最初的日期字段转换为日期字段？
浏览 0提问于2016-07-22得票数 0
在主要python脚本中可以从python模块生成导入语句吗？
my_module.py
import pandas as pd
def data():
df1 = pd.DataFrame({'A': range(1, 6),
'B': range(10, 0, -2),
'C': range(10, 5, -1)
})
return df1
my_scrpit.py
import
浏览 3提问于2020-12-21得票数 0
回答已采纳
我有一台dataframe。我想要将某些行的所有列的值替换为默认值。有没有办法通过pandas apply函数做到这一点？
这是数据帧
import pandas as pd
temp=pd.DataFrame({'a':[1,2,3,4,5,6],'b':[2,3,4,5,6,7],'c':['p','q','r','s','t','u']})
mylist=['p','t']
如何将列a和b中的值替换为默认值0，其中
浏览 13提问于2016-07-21得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个数据帧，其中一列有字符串值“真”或“假”，然而使用pd.to_excel打开的文件与excel这一列是不同的常规exce“真”(逻辑)从熊猫“真”与excel“真”返回假。当我导出到CSV时，问题就解决了，但是所有其他格式都消失了。
有谁知道如何解决这个问题吗？
import pandas as pd
d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4], 'col3': ['True','False']}
df = pd.DataFrame(data=d)
writer = pd.Exc
浏览 6提问于2018-11-27得票数 0
我观察到在将Shapefile格式导入到Pandas DataFrame (使用geopandas包)的过程中，具有长值(超过256个字符)的列正在被修剪：
import geopandas as gpd
import pandas as pd
shp_file = gpd.read_file(observations.shp)
有没有办法绕过这个限制？
浏览 2提问于2019-11-21得票数 0
1回答
我想从pandas dataframe列解析json字典，遍历字典并将它们赋给新的列值。 这里有一列数据帧：df['Column'][0] [{'Name': 'Vacant', 'Value': 3904000, 'Unit': 'Qty'},
{'Name': 'Vacant', 'Value': 11.7, 'Unit': 'Pct'},
{'Name': 'Absorption
浏览 57提问于2020-11-09得票数 0
1回答
我在pandas dataframe中处理了大约500万行数据&大约45 minutes.There是多列，数据转换涉及到将一些列复制到新列，根据给定的逻辑更改某些列中的值，以及许多这样的转换。由于pandas一次只在一个核心上运行，我的其他节点仍然处于空闲状态。如何让pandas利用所有可用节点并减少总的转换时间？
浏览 52提问于2021-01-12得票数 0
当使用Python Pandas读取CSV时，可以指定索引列。是否可以在读取文件时使用Python Dask，而不是在之后设置索引？
例如，使用pandas：
df = pandas.read_csv(filename, index_col=0)
理想情况下，使用dask可能是：
df = dask.dataframe.read_csv(filename, index_col=0)
我试过了
df = dask.dataframe.read_csv(filename).set_index(?)
但是索引列没有名称(这似乎很慢)。
浏览 1提问于2017-09-12得票数 10
2回答
有什么方法可以使用另一个pandas.Series的不同值在pandas.Series中应用函数吗？我知道有pandas.Series.apply()，但我需要这样的东西： array1 = pandas.Series([1, 2, 3, 4])
array2 = pandas.Series([5, 5, 6, 0])
def func(x, y):
return x+y
print(array1.apply(func, args = array2))
Out:
0 6
1 7
2 9
3 4 换句话说，我需要在一个pandas.DataFra
浏览 23提问于2021-04-07得票数 0
只需获得从excel加载的数据文件的新警告。
我知道如果我是pd.DataFrame，我可以设置索引，但我不清楚如何在从文件加载时设置dataframe索引类型。
C:\python\python38\lib\site-packages\geopandas\io\file.py:362: FutureWarning: pandas.Int64Index被弃用，并将在未来的版本中从熊猫身上移除。将pandas.Index与适当的dtype一起使用。
课堂摘录：
xls = pd.ExcelFile('C:/QGISwork/generic_templates/fielddbtemplat
浏览 13提问于2022-02-11得票数 16
我需要在python中读取一个.dat文件，该文件共有12列和数百万行。我的计算需要除以第2栏、第3栏和第4栏和第1栏。因此，在加载该.dat文件之前，是否需要删除所有其他不需要的列？如果不是，我如何有选择地声明列并要求python进行计算？
.dat文件的一个示例是
我对python很陌生，所以请给我一点打开、阅读和计算的指导。
我从您的建议中添加了作为启动程序的代码：
from sys import argv
import pandas as pd
script, filename = argv
txt = open(filename)
print "Here'
浏览 3提问于2016-06-21得票数 12
回答已采纳
我目前正在尝试添加一个额外的功能到一个countvectorizer矩阵，这个矩阵是用scikit-learn创建的。 工作流程如下:我有一个dataframe，它包含一个包含文本的列和一个包含附加特性的列。 我首先将我的数据分成训练数据帧和测试数据帧。然后，我在训练数据的文本列上应用countvectorizer。然后，我用计数分解器矩阵作为输入来拟合RandomForest分类器。 我现在试图确定的是，我想使用矩阵和数据帧中另一列中的附加功能来运行RandomForest分类器。 我怎样才能做到最好呢？我已经读到过scikit功能联合，但无法在我的数据框架中使用不同的列。 下面是一个代码
浏览 22提问于2021-01-25得票数 0
回答已采纳
我创建了一个名为my_module.py的模块，如下所示
import pandas as pd
def create_df(text):
df = <create a dataframe from the text>
return df
在木星笔记本的一个细胞里，我可以创建这样的数据
from my_module import create_df
txt = 'this is a test'
df = create_df(txt)
但是，在另一个单元格中，当我运行此查询时
pd.DataFrame?
它回来了
Object `pd.Data
浏览 0提问于2019-08-28得票数 0
回答已采纳
我在pandas中使用了下面的代码和of ()函数来创建一个列，该列包含一个唯一值的列表： import pandas as pd
from collections import OrderedDict
dct = OrderedDict([
('referencenum',['10','10','20','20','20','30','30','40']),
('Month',['Jan','Jan'
浏览 16提问于2019-02-06得票数 1
回答已采纳
通常情况下，我会将pandas.DataFrame对象转换为格式化的行字符串列表，这样就可以将行打印成tkinter.Listbox。为了做到这一点，我一直在使用pandas.DataFrame.to_string。该方法内置了许多很好的功能，但是当数据行/列的数量相对较大时，to_string就开始收缩。
下面我实现了一个自定义pandas.DataFrame类，其中添加了一些返回格式化行行的方法。我希望改进get_lines_fast_struct方法。
import pandas
class DataFrame2(pandas.DataFrame):
def __init__
浏览 0提问于2015-08-05得票数 9
回答已采纳
2回答
我有一个名为'test_df‘的dataframe，它的一个列名为COUNTRY。我需要更改巴西的价值巴西在‘国家’栏的test_df数据。我尝试过用掩膜()方法将所有巴西的值更改为COUNTRY列中的BRASIL值，但它似乎创建了一个单独的dataframe。我正在粘贴下面的片段：
test_df = cursor.fetch_pandas_all()
test_df = test_df['COUNTRY'].mask(test_df['COUNTRY'] == 'BRAZIL', 'BRASIL')
pri
浏览 2提问于2022-03-24得票数 1
回答已采纳
本地包将屏蔽环境中具有相同名称的任何其他包。 重现步骤： mkdir pandas
touch pandas/__init__.py
python
>>> from pandas import DataFrame
Traceback (most recent call last):
File "<stdin>", line 1, in <module>
ImportError: cannot import name DataFrame 如果我cd到另一个目录，那么我可以导入，所以很明显我的包屏蔽了父目录。 我用pandas.DataF
浏览 19提问于2019-05-29得票数 0
我试图在代码中用modin熊猫替换熊猫：
if not isinstance(X, pd.DataFrame):
raise TypeError(
"X is not a pandas dataframe. The dataset should be a pandas dataframe.")
但错误是：
DataFrame Expected type <class 'pandas.core.frame.DataFrame'>, found <class 'modin.pandas.dataframe.DataF
浏览 3提问于2022-02-20得票数 1
回答已采纳
1回答
我正在使用e.g. (一组许多不同的Python Library包，例如NumPy、Pandas等)来进行数据分析。我正在尝试读取一个文本文件并从中创建一个数据帧。文本文件有1180598行和18列。所有列中都有数字。我编写了以下代码来读取和命名数据列：
from pandas import DataFrame, read_csv
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
print 'Pandas Version ' + pd.__version__
Pandas Version 0.12.0
locatio
浏览 0提问于2013-09-04得票数 5
回答已采纳
我有一个Pandas DataFrame，它的列用Python tuples标记。
这些列标签元组可以不包含任何内容。
当我尝试使用以下任一方法向数据框添加列时，标记元组中的None被隐式转换为numpy.nan。
方法1-使用dataframe[ NewColumn ] = ...语法添加列
>>> import pandas
>>> df = pandas.DataFrame()
>>> column_label = ( 'foo', None )
>>> df[column_label] = [ 1,
浏览 1提问于2016-01-05得票数 1
1回答
在Python中，它看起来像自定义类，需要在导入时进行完全分类。
例如,
from analytics.npv_differences import NpvDifferences
分析
-npv_Diffences.py(包含NpvDifferences类)
当以下内容无法工作时：
from analytics import NpvDifferences
然而，对于熊猫来说，以下两项工作
from pandas import DataFrame
from pandas.core.frame import DataFrame
为什么会有区别？
浏览 0提问于2018-05-30得票数 0
回答已采纳
1回答
我有一个DataFrame (df)，它的列是userid (用户id)、day (日期)。
我感兴趣的是为每个用户计算他/她每天活跃的平均时间间隔。
例如，对于给定的用户，DataFrame可能如下所示
userid day
1 2016-09-18
1 2016-09-20
1 2016-09-25
如果DataFrame是Pandas DataFrame，我可以像这样计算我感兴趣的数量
import numpy as np
np.mean(np.diff(df[df.userid==1]
浏览 4提问于2016-12-10得票数 1
我想遍历目录并找到特定的xlsx文件，然后将它们分别放入单独的pandas dataframe中。这里的问题是，我还希望那些excel文件中的所有工作表都在数据框中。
下面是我实现的代码示例，我只需要添加选择所有工作表的逻辑：
import pandas as pd
from glob import glob
path = 'path_to_file'
files = glob(path + '/*file*.xlsx')
get_df = lambda f: pd.read_excel(f)
dodf = {f: get_df(f) for f in
浏览 1提问于2017-09-14得票数 1
如果我们有一个包含Car_Info列的pandas dataframe df1。
我们如何将以下字符串中的信息提取到新列中？例如，使用正则表达式还是pd.read_json()？
请注意，"car_id“和"wheel_id”的格式与"price“和"count_results”的格式略有不同。
Car_Info
'{"car_id":"100","wheel_id":"80-ABC-999","price":14,"count_results":1051}
浏览 2提问于2018-08-29得票数 4
我有一个数据框，我在其中对一个字段执行多个regex子字符串搜索，以确定此字符串属于哪个“家族”。这是一个相当昂贵的搜索，所以我想将结果保存在一个Pandas列中，以便更快地检索。Pandas有一个很好的isin()方法，用于确定单个检索到的项是否在给定的查询集中，但我不确定如何进行反向操作。
下面是一个简单的单行示例：
>>> from pandas import DataFrame
>>> example = DataFrame({"text": "the quick brown fox jumps over the lazy d
浏览 0提问于2015-08-10得票数 0
我有一个dataframe df_test，我想将all列解析为一个新的df。另外，我希望使用if with语句来修改一列的上下文。
试过这个：
import pyspark
import pandas as pd
from pyspark.sql import SparkSession
df_cast= df_test.withColumn('account_id', when(col("account_id") == 8, "teo").when(col("account_id") == 9, "liza")
浏览 3提问于2020-11-20得票数 0
回答已采纳
我在NetworkX中有一个错误，它说‘模块’没有属性‘from_pandas_dataframe’。
我有一个名为nfl名册的数据文件，格式如下：
Index . . . Player Team Year
0 . . . Player1 Team1 2014
1 . . .Player2 Team1 2014
2 . . . Player3 Team2 2014
.
. . . . .
浏览 5提问于2015-05-04得票数 5
回答已采纳
2回答
我正在尝试使用Python将MapInfo .dat文件读取到.csv文件中。到目前为止，我已经找到了最简单的方法是通过xlwing和pandas。
当我这样做时(下面的代码)，我得到了一个基本正确的.csv文件。唯一的问题是，一些列显示为符号/胡言乱语，而不是它们的实际值。我知道这一点，因为我手头也有从MapInfo导出的正确数据。
import xlwings as xw
import pandas as pd
app = xw.App(visible=False)
tracker = app.books.open('./cable.dat')
last_row =
浏览 2提问于2020-11-20得票数 1
目前，我有一个包含4列的dataframe，其中3列是二进制true/false，第一列是唯一标识符。 有没有办法，使用pandas，我可以在这个数据框中添加一个额外的列，根据3个二进制列中的1个以上是否存在true (即1)值来返回true或false？我对学习CS、Python和pandas非常陌生，所以任何答案都会很有洞察力。 谢谢!
浏览 15提问于2019-07-04得票数 0
我有一个Excel文件，其中包含一个标题为“原始翻译”的列。我也有一个DataFrame，列‘原始翻译- { language }'，基于我正在使用的语言和一些操作。
我的目标是打开Excel文件，用我的DataFrame列“原始翻译-{language}”中的所有数据写入标题为“原始翻译”的列，保存原始Excel文件格式，并保存到一个新的输出文件夹中。
下面是我目前的代码：
def output_formatted_capstan_file(df, original_file, country, language):
# this is where you generate
浏览 0提问于2019-02-11得票数 0
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3回答
CSV不能用数值来解释。
、、、
(这是代码和“用户”问题的混合，但由于我怀疑问题是代码，所以我选择在StackOverflow中发布，而不是SuperUser Exchange)。
我用.csv方法生成了一个pandas.DataFrame.to_csv()文件。该文件由2列组成:一列是标签(文本)，另一列是名为准确性的数值(浮点数)。分隔列的分隔符是逗号(，)，所有浮点数都用点浮点数存储，如下所示: 0.9438245862
即使将该列保存为float，Excel和也会推断其类型为文本。当我尝试将这个列格式化为数字时，他们忽略了“0”。并返回非常高的值，而不是小数，如下所示：
(文字) 0.9438245862 =>
浏览 2提问于2021-03-16得票数 0
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1回答
我想从excel文件创建一个数据帧。我正在使用pandas的read_excel函数。我的要求是，如果列与某个值匹配，则为所有元素创建一个Dataframe。
例如：-下面是我的excel文件，我想用Module等于'DC-Prod‘的所有元素创建Dataframe。
浏览 0提问于2020-09-27得票数 0
在pandas 0.23.0和python 3.6.5中，我看到了在DataFrame上使用iloc[int]时不理解的行为。
如果DataFrame只有一列，并且该列的类型是“category”，则iloc[int]将返回标量值而不是系列。
当"answer“列是一个对象数据类型时，我会得到一个预期的Series：
>>> df = pandas.DataFrame({'answer': ['no', 'no', 'yes']})
>>> df['answer'] =
浏览 1提问于2018-08-24得票数 0
3回答
我有一个带有命名索引的Pandas DataFrame。我想把它传递给一段代码，该代码接受一个DataFrame、一个列名和其他一些东西，并执行一系列涉及该列的工作。只有在这种情况下，我想要突出显示的列是索引，但是为这段代码提供索引标签是行不通的，因为您不能像提取常规列那样提取索引。例如，我可以像这样构造一个DataFrame：
import pandas as pd, numpy as np
df=pd.DataFrame({'name':map(chr, range(97, 102)), 'id':range(10000,10005), 'valu
浏览 1提问于2018-09-03得票数 32
1回答
我对python编码非常陌生，我想探索牛郎体的librairy。正如在线指南()的基本统计可视化部分所建议的那样，我尝试运行以下代码：
import pandas as pd
import altair as alt
data = pd.DataFrame({'a': list('CCCDDDEEE'),
'b': [2, 7, 4, 1, 2, 6, 8, 4, 7]})
chart = alt.Chart(data)
alt.Chart.mark_point().encode(data)
char
浏览 1提问于2020-01-31得票数 1
设置:对于有10列的数据帧，我有一个包含10个函数的列表，我希望以function1(column1), function2(column2), ..., function10(column10)方式应用这些函数。我已经研究了pandas.DataFrame.apply和pandas.DataFrame.transform，但它们似乎在所有可能的列上广播和应用每个函数。
浏览 61提问于2020-02-24得票数 2
回答已采纳
我使用python脚本连接到一个API。收到的回复如下所示。我需要将此数据转换为一个多级表格，以便导入到PowerBI中，因为它有几个等级的数据(例如，“房间”被进一步拆分并产生问题)。 接口返回如下： {"data": {"code": "AZ-0001", "date_from": "23/12/2019", "date_to": "25/12/2019", "rsrv_date": "06/12/2019", "rooms":
浏览 16提问于2019-12-24得票数 0
1回答
我正在尝试根据条件"，，“将一列数据拆分为多个列。 但它也应该在遇到"，“时拆分数据。 基本上，它还应该考虑"，，“作为"，”。 我的代码 import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df['data'] = data
df
df.columns = ['header']
final = df["header"].str.split(",,",n = 2, expand = True)
final 感谢您的帮助！
浏览 28提问于2020-07-22得票数 1
在熊猫中，我们可以直接做以下事情
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
这里，熊猫是一个包裹。DataFrame是一个类。所以，这是如何工作的，因为，DataFrame实际上是在一个pandas.core.frame中定义的(它是在熊猫的核心文件夹中的frame.py中定义的)。
注意:我在想，这种行为可以通过在__init__.py文件中做一些事情来实现。有人能帮我理解这件事吗。
浏览 3提问于2018-06-22得票数 3
回答已采纳
基本上，我是在迭代pandas数据框中的行。此数据框是通过python脚本节点在Knime中自动创建的。 数据框的名称是"input_table“。 数据帧有三列: Location、URL和Document。 当我试图遍历行时，我得到这个错误: TypeError：'DataFrame‘对象不可调用。 我已经寻找了类似的问题，但没有一个解决方案对我有效。这是我使用的代码，因为数据框是自动创建的。 for index, row in input_table():
print(row["Document"])
浏览 68提问于2019-10-11得票数 0
我试图在两台计算机上运行相同的脚本，并将我的字典结构、数据转换为Pandas DataFrame。
df = pd.DataFrame(data, columns=[column_label])
df.to_csv('./result.csv', mode='w', index=False)
它在Pandas版本低于0.21.0的计算机上工作得很好。但是，当我在服务器上执行相同的代码时，它会突然生成一个只包含列标签的csv文件，而没有任何数据。
我尝试打印出df的值，但在服务器上完全是NAN。
当我像这样删除列部分时：
df = pd.DataFrame(dat
浏览 1提问于2018-01-15得票数 0
回答已采纳
我很好奇为什么会发生以下情况：
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
但以下情况并非如此：
import pandas as pd
from pd import DataFrame
显然，解释器知道pd是一个模块，正如type(pd)所证明的那样。这是否与from直接在路径上搜索pd而不是使用别名有关？
浏览 0提问于2018-08-05得票数 0
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我想知道是否有一个选项可以使用在Python块中创建的Pandas数据块，在R块中使用它来可视化数据块。下面是一些可重复的代码：
---
title: "How to use Pandas Dataframe in R chunk"
format: html
engine: knitr
---
Example code:
```{python}
将熊猫作为pd导入
df = pd.DataFrame(data =[1，2，2，3，3，3，3]，列= 'v1'，'v2')
打印(Df)
```{r}
图书馆(Ggplot2)
ggplot(da
浏览 13提问于2022-10-15得票数 2
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3回答
我有以下代码：
import pandas as pd
df2 = pd.DataFrame(dataset)
df = pd.read_excel (r'C:/adhoc/test.xlsx')
df.append(df2,ignore_index=True)
# Create a Pandas Excel writer using XlsxWriter as the engine.
writer = pd.ExcelWriter(r'C:/adhoc/test.xlsx', engine='xlsxwriter')
# Convert
浏览 3提问于2021-03-15得票数 0
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2回答
我正在将一个文本文件导入到pandas中，并希望将该文件中的3列连接起来以建立索引。
我愿意在一个或多个步骤中做到这一点。我可以在创建DataFrame的同时进行转换，也可以创建DataFrame并用新创建的列重新构造它。知道如何使用这两种方法对我来说是最有帮助的。
我最终希望索引是连接前3列中的值的值。
浏览 2提问于2013-07-24得票数 9
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