import pandas as pd

class Main():
def __init__(self): # 读取excel
self.df = pd.read_excel("C:\\Users\\ajanuw\\Desktop\\pexcel\\test.xlsx") # 打印
print(self.df.head()) # 遍历rows
for index,row in self.df.iterrows():
print(index, row['姓名'], row['身高']) # size
print( self.df['姓名'].size ) # 遍历columns
for name in self.df['姓名']:
print(name) # 添加新的列
# self.df['other'] = ''
self.df['other'] = self.df['年龄'] % 2
print(self.df.head()) Main()

保存excel

import pandas as pd

class Main():
def __init__(self):
df = pd.DataFrame( [['a', 'b'],['c', 'd']],index=['row 1', 'row 2'],columns=['col 1', 'col 2'])
df.to_excel("./output.xlsx") Main()

py pandas的更多相关文章

  1. [py]pandas数据统计学习

    pandas.core.base.DataError: No numeric types to aggregate错误规避 我没有去解决这个问题, 而用填充0规避了这个问题 统计 聚合 d = [ { ...

  2. Pandas 基础(15) - date_range 和 asfreq

    这一节是承接上一节的内容, 依然是基于时间的数据分析, 接下来带大家理解关于 date_range 的相关用法. 首先, 引入数据文件: import pandas as pd df = pd.rea ...

  3. Pandas 基础(14) - DatetimeIndex and Resample

    这一小节要介绍两个内容, 一个是 DatetimeIndex 日期索引, 另一个是 Resample, 这是一个函数, 可以通过参数的设置, 来调整数据的查询条件, 从而得到不同的结果. 首先看下关于 ...

  4. Pandas 基础(13) - Crosstab 交叉列表取值

    这小节的题目看起来还挺晦涩的, crosstab 是 pandas 的一个函数, 作用还蛮强大的, 一起来看一下吧~~~ 首先还是先引入一个例子文件: import pandas as pd df = ...

  5. Pandas 基础(12) - Stack 和 Unstack

    这节的主题是 stack 和 unstack, 我目前还不知道专业领域是怎么翻译的, 我自己理解的意思就是"组成堆"和"解除堆". 其实, 也是对数据格式的一种 ...

  6. Pandas 基础(11) - 用 melt 做格式转换

    melt 也可以用来做数据格式转换, 请看下图, 我们可以用 melt 把左表转成右表的格式: 首先引入文件(已上传): df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sites/p ...

  7. Pandas 基础(10) - 用 Pivot table 做格式转换

    Pivot allows you to transform or reshape data.Pivot 可以帮助我们改变数据的格式, 下面两个例子可以作为参考: 下面来看下具体实现, 首先引入一个 c ...

  8. Pandas 基础(7) - Group By 分组的相关知识

    首先, 引入这节需要的 csv 文件 (已上传) import pandas as pd city_df = pd.read_csv('/Users/rachel/Sites/pandas/py/pa ...

  9. Pandas 基础(6) - 用 replace() 函数处理不合理数据

    首先, 还是新建一个 jupyter notebook, 然后引入 csv 文件(此文件我已上传到博客园): import pandas as pd import numpy as np df = p ...

随机推荐

  1. TCP连接的超时时间

    无论你用任何语言或者是网络库,你都可以设置网络操作的超时时间,特别是connect.read.write的超时时间. 你可以在代码中把超时时间设置任意大小值,但是connect方法会有一点特殊. co ...

  2. Tensorflow-各种优化器总结与比较

    优化器总结 机器学习中,有很多优化方法来试图寻找模型的最优解.比如神经网络中可以采取最基本的梯度下降法. 梯度下降法(Gradient Descent) 梯度下降法是最基本的一类优化器,目前主要分为三 ...

  3. Codeforces 1439B. Graph Subset Problem (思维,复杂度分析)

    题意 给出一张无向图,让你找出一个大小为\(k\)的子团或者找出一个导出子图,使得图中的每个点的度数至少为\(k\). 思路 首先有个重要观察,当\(\frac{k(k-1)}{2} > m\) ...

  4. 济南学习D1T5__HEAP

    死亡 [问题描述] 现在有个位置可以打sif,有个人在排队等着打sif.现在告诉你前个人每个人需要多长的时间打sif,问你第个人什么时候才能打sif.(前个人必须按照顺序来) [输入格式] 第一行两个 ...

  5. DEDECMS:将dedecms系统的data目录迁移到web以外目录

    dedecms系统的data目录是系统缓存和配置文件的目录,一般都有可以读写的权限,只要是能够写入的目录都可能存在安全隐患,很多站长甚至给予这个目录可执行的权限,更是非常危险,所以我们建议将这个dat ...

  6. Java泛型学习--第一篇

    还是那句话,学习某个知识一定要想想为什么要学它,这方面的知识用来解决什么问题的,怎么用,并且要总结的体系化,不能散的到处都是,方便以后查看博客. 今天参考廖雪峰老师官网学习并总结下泛型廖老师官网 1. ...

  7. ogn1.MethodFailedException:Method "xxx" failed for object xxx

    问题描述:初学ssh写了个小项目,访问界面出现以下错误 java. lang. NoSuchllethodError: org. hi bernate. SessionF actory. openSe ...

  8. HDU - 6761 Minimum Index (字符串,Lyndon分解)

    Minimum Index 题意 求字符串所有前缀的所有后缀表示中字典序最小的位置集合,最终转换为1112进制表示.比如aab,有三个前缀分别为a,aa,aab.其中a的后缀只有一个a,位置下标1:a ...

  9. 2019牛客暑期多校训练营(第三场)G.Removing Stones(ST+分治)

    题意:给你n堆石子 每堆有ai个 现在问你有多少个连续的区间保证最大值小于等于该区间和的两倍 思路:我们可以考虑每个区间的分割点 总是该区间的最大值 所以我们只要ST找到该区间的最大值 然后每次都枚举 ...

  10. 2019牛客暑期多校训练营(第七场)B Irreducible Polynomial

    传送门 题意: 给你一个n次n+1项式(An*X^n+A(n-1)*X^(n-1)...A*X+A0),将系数An都给你,问你这个多项式是不是一个不可约多项式,可约多项式就是类型(x+1)*(x+2) ...