numpy中的converters和usecols用法詳解

2022-05-30 14:01:38

方法一：使用usecols

#獲取欄位的第一種寫法
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引數讀取指定的列
sheet_name：表名

重點：要使用usecols引數，sheet_name必須顯式寫出來。

方法二：使用numpy

#獲取欄位的第二種寫法: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()

這裡就涉及converters：

converters={'學號':str}：將學號轉換為字元型別，以便後續操作。

這裡使用了usecols=np.arange(3,16)

方法三：使用切片區間

#獲取欄位的第三種寫法:切片區間
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

這裡使用了usecols=("D:P")，也就是使用瞭如下圖每列的序號值做切片

總結：

converters用法：轉換型別。比如將Excel資料一列從int變成str

usecols用法

usecols=[‘學號',‘姓名']
usecols=np.arange(3,16)
usecols=(「D:P」)

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numpy中的converters和usecols用法詳解

目錄

方法一：使用usecols

方法二：使用numpy

方法三：使用切片區間

總結：

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