numpy中的converters和usecols用法詳解
用Python打開Excel數(shù)據(jù),讀取時需要將”學號“和“ID"轉(zhuǎn)換成字符,以便后續(xù)操作
df = pd.read_excel(path, converters={'學號': str, 'ID': str})
以下是我的經(jīng)歷來體會:
我在從Excel讀入python的數(shù)據(jù)時,發(fā)現(xiàn)讀出的是空值:
import pandas as pd df=pd.read_excel("D:/Python/05DataMineML/2022STU(1).xlsx") df
但是分明是有數(shù)據(jù)的,大概率出現(xiàn)的原因是sheetname
(表的名稱)出現(xiàn)了問題。
那就試試其他的方法:
下圖是Excel的表頭,共有115行數(shù)據(jù)。
方法一:使用usecols
#獲取字段的第一種寫法 import pandas as pd df=pd.read_excel('../05DataMineML/2022STU(1).xlsx',usecols=['學號','姓名','20220101','20220125','20220202','20220208','20220213','20220220','20220226','20220311','20220320','20220327','20220403','randscore'],index_col='姓名',sheet_name='2022STUMOOC') df.info()
index_col:指定作為表格的索引值
usecols:pandas讀取excel使用read_excel()中的usecols參數(shù)讀取指定的列
sheet_name:表名
重點:要使用usecols參數(shù),sheet_name必須顯式寫出來。
方法二:使用numpy
#獲取字段的第二種寫法:使用numpy import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_excel('../05DataMineML/2022STU(1).xlsx',converters={'學號':str},usecols=np.arange(3,16),index_col='姓名',sheet_name='2022STU') df.head()
這里就涉及converters:
converters={'學號':str}
:將學號轉(zhuǎn)換為字符類型,以便后續(xù)操作。
這里使用了usecols=np.arange(3,16)
方法三:使用切片區(qū)間
#獲取字段的第三種寫法:切片區(qū)間 import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_excel('../05DataMineML/2022STUMOOC (1).xlsx',converters={'學號':str},usecols=("D:P"),index_col='姓名',sheet_name='2022STUMOOC') df
這里使用了usecols=("D:P")
,也就是使用了如下圖每列的序號值做切片
總結(jié):
converters用法:轉(zhuǎn)換類型。比如將Excel數(shù)據(jù)一列從int變成str
usecols用法
usecols=[‘學號',‘姓名'] usecols=np.arange(3,16) usecols=(“D:P”)
到此這篇關(guān)于numpy中的converters和usecols用法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)numpy converters和usecols內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
相關(guān)文章
django 數(shù)據(jù)庫連接模塊解析及簡單長連接改造方法
今天小編就為大家分享一篇django 數(shù)據(jù)庫連接模塊解析及簡單長連接改造方法,具有很好的參考價值,希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-08-08分析Python中解析構(gòu)建數(shù)據(jù)知識
本篇文章給大家講述一下Python中解析構(gòu)建數(shù)據(jù)知識的相關(guān)內(nèi)容,有需要的朋友跟著學習下。2018-01-01基于PyQt5實現(xiàn)狀態(tài)欄(statusBar)顯示和隱藏功能
這篇文章主要為大家詳細介紹了如何利用PyQt5實現(xiàn)狀態(tài)欄顯示和隱藏功能,文中示例代碼介紹的非常詳細,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下,希望能夠給你帶來幫助2022-08-08Python實踐之使用Pandas進行數(shù)據(jù)分析
在數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,Python的Pandas庫是一個非常強大的工具。這篇文章將為大家詳細介紹如何使用Pandas進行數(shù)據(jù)分析,希望對大家有所幫助2023-04-04python調(diào)用Matplotlib繪制分布點并且添加標簽
這篇文章主要為大家詳細介紹了python調(diào)用Matplotlib繪制分布點并且添加標簽的方法,具有一定的參考價值,感興趣的小伙伴們可以參考一下2018-05-05