假设您有一个名为 pandas.xlsx 的 Excel 文件存储在您的位置。解决方案为此，我们将遵循以下步骤 - 定义 pd.read_excel 方法以从 pandas.xlsx 文件读取数据并将其保存为 df df = pd.read_excel('pandas.xlsx') 应用 df.iloc[:, 0] 打印第一列的所有行 df.iloc[:, 0] 应用 df.iloc[:, -1] 打印最后一列的所有行 df.iloc[:, -1] 示例让我们看看下面的实现以更好地理解 - import pandas as pd df = pd.read_csv('products.csv') print("第一列的所有行是") print(df.iloc[:, 0]) print("最后一列的所有行是") print(df.iloc[:, -1]) 输出第一列的所有行是 0     ... 阅读更多

假设您的 csv 文件中有以下数据，并将其保存为 pandas.csv。pandas.csvId, Data 1, 11 2, 22 3, 33 4, 44 5, 55 6, 66 7, 77 8, 88 9, 99 10, 100 最后两条记录的总和结果为：最后两行的和：Id    9 Data 99 解决方案 1 使用以下方法访问从 csv 文件存储的数据并将其保存为数据，data = pd.read_csv('pandas.csv') 将数据转换为数据框并存储在 df 中，df = pd.DataFrame(data) 应用以下方法获取最后两条记录并计算总和，df.tail(2)).sum() 示例让我们看看下面的实现 ... 阅读更多

假设您有一个数据框，将数据框导出到多个工作表的的结果如下所示：为此，我们将遵循以下步骤 - 解决方案导入 xlsxwriter 模块以使用 excel 转换 定义数据框并将其分配给 df 在您要创建的 excel 名称中应用 pd.ExcelWriter 函数并将引擎设置为 xlsxwriter excel_writer = pd.ExcelWriter('pandas_df.xlsx', engine='xlsxwriter') 使用以下方法将数据框转换为多个 excel 工作表，df.to_excel(excel_writer, sheet_name='first_sheet') df.to_excel(excel_writer, sheet_name='second_sheet') df.to_excel(excel_writer, sheet_name='third_sheet') 最后保存 excel_writerexcel_writer.save() 示例让我们理解下面的代码以更好地理解 - import pandas as pd import xlsxwriter df = pd.DataFrame({'Fruits': ["Apple", "Orange", "Mango", "Kiwi"],       ... 阅读更多

假设您有一个序列，分离字母和数字并将其存储在数据框中的结果如下所示：序列是：0    abx123 1    bcd25 2    cxy30 dtype: object 数据框是    0   1 0 abx 123 1 bcd 25 2 cxy 30 为此，我们将遵循以下方法，解决方案定义一个序列。在 Apple series extract 方法中使用正则表达式模式分离字母和数字，然后将其存储在数据框中 - series.str.extract(r'(\w+[a-z])(\d+)') 示例让我们看看下面的实现以更好地理解 - import pandas as pd series = pd.Series(['abx123', 'bcd25', 'cxy30']) print("序列是：", series) df ... 阅读更多

假设您有一个序列，过滤阿姆斯特朗数的结果如下所示：原始序列是 0    153 1    323 2    371 3    420 4    500 dtype: int64 阿姆斯特朗数是：- 0    153 2    371 dtype: int64 为此，我们将遵循以下步骤 - 定义一个序列。创建一个空列表并设置 for 循环以访问所有序列数据。设置阿姆斯特朗初始值为 0 并创建一个临时变量来逐个存储序列元素。它定义如下，l = [] for val in data:    armstrong = 0   ... 阅读更多

假设您有一个数据框，在一个序列中打乱所有数据的结果如下所示：原始序列是 0    1 1    2 2    3 3    4 4    5 dtype: int64 打乱后的序列是：0    2 1    1 2    3 3    5 4    4 dtype: int64 解决方案 1 定义一个序列。应用随机打乱方法将序列数据作为参数并打乱它。data = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) print(data) rand.shuffle(data) 示例让我们看看下面的代码以更好地理解 - import pandas as pd import random as rand data ... 阅读更多

假设您有一个数据框，将浮点数转换为整数的结果如下所示：转换前 Name      object Age      int64 Maths    int64 Science  int64 English  int64 Result    float64 dtype: object 转换后 Name    object Age    int64 Maths  int64 Science int64 English int64 Result int64 dtype: object 为此，我们将遵循以下步骤 - 解决方案定义一个数据框 将浮点数据类型列“Result”转换为“int”，如下所示 - df.Result.astype(int) 示例让我们看看下面的实现以更好地理解 - import pandas as pd data = {'Name': ['David', 'Adam', ... 阅读更多

假设您有数据框，交换最后两行的结果如下所示：交换前   Name    Age Maths Science English 0 David   13   98      75    79 1 Adam    12   59      96    45 2 Bob      12   66      55    70 3 Alex      13   95      49    60 4 Serina  12   70      78    80 交换后    Name  Age Maths Science English 0 David   13   98    75    79 1 Adam    12   59 ... 阅读更多

假设您有一个数据框， one  two three 0 1    2    3 1 4    5    6 删除一列后的结果是， two three 0 2    3 1 5    6 删除多列后的结果是， three 0 3 1 6 为此，我们将遵循以下步骤 - 解决方案 1 定义一个数据框 使用以下方法删除特定列，del df['one'] 示例让我们看看下面的代码以更好地理解 - import pandas as pd data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6]] df = pd.DataFrame(data, columns=('one', 'two', 'three')) print("删除前 ... 阅读更多

假设您有以下序列，序列是：0    1 1    22 2    3 3    4 4    22 5    5 6    22 重复次数最多的元素的结果是，重复的元素是：22 解决方案为此，我们将遵循以下方法，定义一个序列 设置初始计数为 0 并将 max_count 值设置为序列的第一个元素值 data[0] count = 0 max_count = data[0] 创建 for 循环以访问序列数据并将 frequency_count 设置为 l.count(i) for i in data:    frequency_count = l.count(i) 设置 if 条件以与 max_count 值进行比较，如果条件为真 ... 阅读更多