python pandas读文件(不把第一行作列属性)

最新推荐文章于 2024-08-26 16:32:27 发布
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分类专栏： Python 文章标签： python csv
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import pandas as pd
#read_table可以指定分隔符
data1=pd.read_csv=("test.csv")#自动把第一行作列属性，第一行不能用
data2pd.read_csv("test.cvs",header=None)#不把第一行作列属性

data1=data1.conlumns(["A","B"])#修改列属性
data1=data1.reindex(["1","2"])#修改行属性
成功解决pandas读取文件中不读取第一索引列
头部AI社区如有邀博主AI主题演讲请私信—心比天高，仗剑走天涯，保持热爱，奔赴向梦想！低调，专注，谦虚，自律，反思，成长，还算比较正能量的博主，公益免费传播…内心特别想在AI界做出一些可以推进历史进程影响力的技术(兴趣使然，有点小情怀，也有点使命感呀
02-24 9590
成功解决pandas读取文件中不读取第一索引列 目录 解决问题 解决思路 解决方法 解决问题 解决pandas读取文件中不读取第一索引列 解决思路 pandas输出时会默认增加一列索引列 解决方法 添加参数index_col=0即可！该参数添加后，不会自动生成索引列(递增数值型)，而是调用当前数据中默认的第1列(作为当前输出的索引列) df_init = pd.read_excel(data_file,sheet_na...
pandas读取文件中不读取第一索引列
weixin_55579895的博客
01-25 1万+
成功解决pandas读取文件中不读取第一索引列 pandas.read_csv()读取csv文件，默认第一列为index（索引）的解决办法 修改为如下代码即可使index设为默认从0开始： 原本是 df = pd.read_csv(fpath,index_col=False ) 修改为 df = pd.read_csv(fpath,index_col=0 ) 将索引项设置为第0行（从0开始数，0为第一个元素，其实就是第一行） 比较详细的解答： pandas.read_csv ...
Python1.1 python pandas读文件时不把第一行作列属性
崩坏的芝麻
05-19 1万+
使用pandas读取数据时： read_csv 如果不指定列名。 第一行会默认为列名，不会读取第一行 想要读取第一行当中的内容可以采用如下格式： data = read_csv(filename,header=None, usecols=[1], engine='python', skipfooter=footer) header 可以指定None 来读取第一行 ...
[Python]Pandas 不能读取第一列
jameskaron的专栏
09-04 2083
由于有些csv文件, 例如通过opencsv export出来的csv, 通过pandas读取, 会出现第一列丢失。把index_col=None, encoding='utf-8'设置好, 即可读取。网上有不少解决办法, 但是这个办法是相对简单的。a.columns可以打印出来第一列。这是由于bom头格式问题。
pandas读取csv文件时 不带第一列编号
weixin_44360866的博客
08-26 8776
pandas读取csv文件不带第一行第一列
python dataframe取一列_Python pandas DataFrame无法获得第一列数据
weixin_39928102的博客
11-30 3641
我用Pandas做数据处理，遇到一个问题，它不能得到第一列数据，但是可以得到其他列数据，为什么？我怎么能解决这个问题，有人能帮忙吗？我刚刚导入了excel文件的数据，并希望通过以下方法获得名称数据(第一列)data['Name']​​错误如下所示KeyError Traceback (most recent call last)/Users/test/anaconda/lib/p...
python pandas读取csv后,获取列标签的方法
09-19
默认情况下，`read_csv`函数会将CSV文件的第一行视为列标签（headers），并将其作为DataFrame的列名。如果CSV文件没有列标签，pandas会自动为每一列生成默认的数字标签。 有时，我们可能需要直接获取这些列标签。在...
Python 利用pandas处理CSV文件（DataFrame的基础用法）
热门推荐
Vincent的博客
07-09 2万+
pandas是一个第三方数据分析库，其集成了大量的数据分析工具，可以方便的处理和分析各类数据。
Python Pandas
qq_40902295的博客
03-24 966
是基于的一个开源 Python 库，它被广泛用于快速分析数据，以及数据清洗和准备等工作。它的名字来源是由“ Panel data”（面板数据，一个计量经济学名词）两个单词拼成的。Pandas主要采用Series和DataFrame两种数据结构。Series是一种类似一维数据的数据结构，由数据(values)及索引(indexs)组成，而DataFrame是一个表格型的数据结构，它有一组序列，每列的数据可以为不同类型（NumPy数据组中数据要求为相同类型）,它既有行索引，也有列索引。
Python——Pandas（第一讲）
weixin_73504499的博客
07-25 1418
安装、Series对象创建、DataFrame对象创建、Pandas中的Index、导入Excel文件、导入csv文件、导入txt文件、保存数据、了解数据、列操作、修改变量列、筛选变量列、删除变量列、添加变量列
pandas打印某一列_2. Python--pandas库
weixin_39782752的博客
11-19 1861
》》点赞，收藏+关注，理财&技术不迷路《《目录：pandas = numpy + 标签索引如果用 python 的列表和字典来作比较, 那么可以说 Numpy 是列表形式的，没有数值标签，而，有数值标签。Pandas是基于Numpy构建的，让Numpy为中心的应用变得更加简单。要使用pandas，首先需要了解他主要两个数据结构：Series和DataFrame。Pandas是Python的...
Python关于Pandas的iterrows、itertuples等遍历表格时读取不到第一行的问题
qq_42016346的博客
05-20 2984
是用来遍历 Pandas DataFrame 的方法，它会把 DataFrame 中的每一行转换成一个元组，其中第一个元素是行号，第二个元素是该行的数据。可以看到，就是DataFrame在转换时把表格第一行当成了列名，所以我们下意识想遍历表格所以内容时就无法读取到表格的第一行。遍历 DataFrame 的时候发现表格第二行被当成了第0行，这是。如果本文哪里有误随时可以提出了，收到会尽快更正的。在读取表格的时候指定header为None。
pandas读取csv文件不读取第一行的办法
yenan0779的博客
06-23 1万+
由于用to_csv保存时会留下一行列索引，位置是第一行，使用read_csv读取csv文件后，会将第一行读取为数据，但事实上并不是，需要将它删除。使用df.drop(0)的方法，将第一行删除。 a = pd.read_csv(r'Filename\csvname.csv', header=None) a = a.drop(0) ...
Pandas读文件(不把第一行作列属性)
dta0502的博客
11-04 2702
import pandas as pd #read_table可以指定分隔符 data1 = pd.read_csv("test.csv")#自动把第一行作列属性，第一行不能用 data2 = pd.read_csv("test.cvs",header=None)#不把第一行作列属性 data2 = data2.conlumns(["A","B"])#修改列属性
python将一行作为字段_python把一行字符串中的第一列作为key，后面的全部为values...
weixin_39537680的博客
11-20 503
对不起一直不用中文编写python，我用的是2.7.4，也没有中文的需要，看了下，我的问题出在直接用print打印dict时的方法不支持中文的，所以下面是改进：# coding=utf-8import os, syss = '''现在 1132 12312明天中午 132131 1241'''lines = s.splitlines()list1 = []while not lines ==...
python pandas 读入column列标签不在第一行的csv文件，处理并存储为2个excel sheet
weixin_42668334的博客
05-15 1273
最近python pandas读入一个column index不在第一行，而在第10行的csv, 搜索很久，最后找到bug. 发现一个现象，如果选择了第n行做为column label, 在n行以前的数据就自动忽略了。在df中不需要专门制定，也不需要专门删除（drop)，删除和不删结果是一样的。 file_dir = r"D:\datalog\py_tool" in_file = "myfile.csv" fpath_in = os.path.join(file_dir, filenames) out_
pandas读取csv跳过第一行（设置表头）
xycxycooo的博客
08-26 1492
在处理CSV文件时，有时第一行是列名（表头），而不是实际的数据。为了跳过第一行并从第二行开始处理数据，可以在读取CSV文件时指定。替换为你实际的文件路径，并根据CSV文件中的列名调整。参数，并在逐行处理数据时忽略第一行。
Pandas如何跳过第一行和第一列将数据写入csv
小白的编码屋
10-20 1万+
今天刚好遇到这个情况，解决后来记录一下。操作很简单，只需要使用pandas的iloc方法即可。 情景复现：已有数据的csv表格如下 表格已有第一行表头和第一列数据，现在要在黄色框住区域添加新的数据。 那么问题就变成如何跳过第一行和第一列将数据写入csv？ 的问题。下面看具体操作（掌柜就不bb，直接上代码啦）： import pandas as pd data = pd.read_csv('xxx.csv') data.iloc[0, 1:] = train #这里要写入的数据随意举例
pandas（一）：read_csv解决第一列Unnamed问题
Trisyp的博客
08-24 3547
read_csv常用
python读xlsx文件的第一列和最后一列
最新发布
03-28
<think>好的，我现在要解决的问题是如何使用Python的pandas库来读取xlsx文件中的第一列和最后一列数据。首先，我需要回忆一下pandas的基本操作，特别是读取Excel文件的部分。根据用户提供的引用，用户提到了使用read_excel()函数，所以应该从这里入手。 首先，我需要确保已经安装了pandas库和必要的依赖，比如openpyxl或者xlrd。不过，根据引用[2]，现在可能推荐使用openpyxl来处理.xlsx文件。但pandas的read_excel()应该会自动处理这些依赖，只要安装正确。 接下来，读取整个Excel文件到DataFrame中。根据引用[3]中的例子，应该是这样写的：import pandas as pd，然后data = pd.read_excel('文件名.xlsx')。这一步没问题。 然后，用户需要的是第一列和最后一列的数据。我需要考虑如何获取这两列。在pandas中，通常可以通过列名或者位置来选取列。例如，data.iloc[:, 0]可以选取第一列，因为iloc是基于位置的索引，而0代表第一列。最后一列的话，可以用data.iloc[:, -1]，这里的-1表示最后一列。 但是，有没有可能列名不是用户想要的？比如，如果第一列有标题，用户可能需要的是数据部分，而不是标题。不过，pandas在读取时默认会将第一行作为标题，所以data.columns会包含列名，而数据部分从第二行开始。这时候，使用iloc应该能正确获取数据，不管列名是什么。 另外，用户可能希望同时获取这两列的数据，可能需要将它们合并成一个新的DataFrame或者分别处理。例如，df = data.iloc[:, [0, -1]]，这样df就包含了第一列和最后一列的数据。 但要注意的是，如果Excel文件中存在多个工作表，read_excel()可能需要指定sheet_name参数，但用户没有提到这一点，所以假设只有一个工作表。 另外，关于列名的处理，根据引用[4]，打印列标题可以使用df.columns.values，这可能有助于确认列的位置是否正确。比如，先读取文件，然后查看列名，再根据列名或位置来选取需要的列。 总结步骤应该是： 1. 导入pandas库。 2. 使用read_excel读取文件。 3. 使用iloc选择第一列（索引0）和最后一列（索引-1）。 4. 可能将这两列合并输出。 可能的代码示例： import pandas as pd data = pd.read_excel('鸢尾花训练数据.xlsx') first_col = data.iloc[:, 0] last_col = data.iloc[:, -1] 或者合并为一个DataFrame： selected_cols = data.iloc[:, [0, -1]] 然后可以打印或处理这些数据。 需要验证代码是否正确，比如是否存在索引错误，是否考虑了标题行的问题。例如，如果文件没有标题行，需要在read_excel中设置header=None，这时候列索引会从0开始，而第一列就是0，最后一列是总列数减一。但根据用户的引用，默认情况下可能第一行是标题，所以数据从第二行开始，这时候iloc[:, 0]是正确的，因为iloc不包括列名，只包括数据行。 另外，用户可能需要同时获取两列的数据，所以使用iloc的列索引列表，比如[0, -1]，来同时选择这两列。这样返回的是一个包含这两列的DataFrame。 最后，确保文件路径正确，如果文件不在当前目录，需要提供完整路径。此外，可能需要处理可能的异常，比如文件不存在，但用户的问题主要集中在如何读取列数据，所以这部分可能不需要详细说明。 综上，正确的代码应该是使用iloc选择第一列和最后一列，然后将结果输出或者进一步处理。</think>要使用Python pandas读取xlsx文件的第一列和最后一列数据，可以按以下步骤操作： ### 1. 安装依赖库 确保已安装`pandas`和`openpyxl`（用于处理xlsx文件）： ```bash pip install pandas openpyxl ``` ### 2. 读取Excel文件 使用`pd.read_excel()`读取文件： ```python import pandas as pd # 读取文件，假设文件名为"data.xlsx" data = pd.read_excel("data.xlsx") ``` ### 3. 提取第一列和最后一列 通过列的**位置索引**（`iloc`）选择数据： ```python # 提取第一列（索引0）和最后一列（索引-1） selected_columns = data.iloc[:, [0, -1]] print(selected_columns) ``` ### 4. 扩展说明 - 若需要**列名**而非位置索引，可通过`columns`属性获取列名： ```python first_col_name = data.columns[0] last_col_name = data.columns[-1] selected_columns = data[[first_col_name, last_col_name]] ``` - 若文件无标题行，需设置`header=None`： ```python data = pd.read_excel("data.xlsx", header=None) ``` ### 完整代码示例 ```python import pandas as pd # 读取文件 data = pd.read_excel("data.xlsx") # 按位置索引提取列 result = data.iloc[:, [0, -1]] # 输出结果 print("第一列和最后一列数据：") print(result) ``` ---
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