pandas不要表头只要内容

如果你想要读取没有表头的数据，可以使用Pandas的`read_csv()`函数中的`header`参数来指定表头位置。如果数据文件中没有表头，将`header`参数设置为`None`，并在读取后使用`iloc`函数来选择数据。

以下是一个读取没有表头的CSV文件并只获取内容的示例代码：

import pandas as pd

# 读取没有表头的CSV文件
df = pd.read_csv('your_file.csv', header=None)

# 选择数据
content = df.iloc[:,:].values.tolist()

print(content)

在读取CSV文件时，`header=None`参数告诉Pandas数据文件没有表头。之后，使用`iloc`函数选择所有行和所有列的数据，并将结果转换为列表类型。`content`变量将包含CSV文件中所有行的数据，不包括表头。如果你只需要选择特定的列，可以将`iloc`函数中的列索引指定为想要选择的列。

相关问题

纠正这段代码import requests from bs4 import BeautifulSoup import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import csv # 设置请求头 headers = { "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Saf

好的，纠正过后的代码如下：

import requests 
from bs4 import BeautifulSoup 
import pandas as pd 
import matplotlib.pyplot as plt 
import csv 

# 设置请求头 
headers = { 
    "User-Agent": 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/114.0.0.0 Safari/537.36 Edg/114.0.0.0'
} 

# 设置请求参数 
params = { 
    'jl': '全国', 
    'kw': '计算机', 
    'p': '1', 
    'isadv': '0', 
    'isfilter': '1', 
} 

# 发送请求，获取响应内容 
response = requests.get('https://fe-api.zhaopin.com/c/i/sou', headers=headers, params=params) 
data = response.json()['data']['results'] 

# 将数据写入CSV文件 
with open('job_info.csv', 'w', encoding='utf-8-sig', newline='') as f: 
    writer = csv.writer(f) 
    writer.writerow(['职位名称', '公司名称', '薪资', '工作地点', '工作经验', '学历要求']) 
    for item in data: 
        writer.writerow([item['jobName'], item['company']['name'], item['salary'], item['city']['display'], item['workingExp']['name'], item['eduLevel']['name']])

这个代码与之前的代码相比，主要做了以下修改：

1. 将第一行导入模块的代码中缺失的部分补充完整。

2. 将headers中的User-Agent修改为最新版的Edge浏览器。

3. 修改了print语句的缩进，以符合Python的语法规范。

4. 将写入CSV文件的代码中的表头改成中文。

5. 将写入CSV文件的代码使用with语句进行了上下文管理，可以自动关闭文件。同时，为了在Windows系统下能够正确地打开CSV文件，使用了utf-8-sig编码格式。

希望这个修改过后的代码能够帮助到你！

请修改以下代码： import pandas as pdimport numpy as np # 新增代码import statsmodels.api as smfrom pyecharts.charts import Lineimport pyecharts.options as opts# 将weather.csv文件的内容追加到weather2.csv中with open('weather2.csv', 'ab')as f: f.write(open('weather.csv', 'rb').read())# 读取数据df = pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030', dtype={'最高气温': np.float64}) # 修改代码# 建立ARIMA模型model = sm.tsa.ARIMA(df['最高气温'], order=(2, 1, 1))result = model.fit()# 预测下一年的天气情况forecast = result.forecast(steps=365)# 绘制预测结果的折线图line = Line()line.add_xaxis(pd.date_range(start='2023-01-01', periods=365))line.add_yaxis('预测最高气温', forecast, is_smooth=True)line.set_global_opts( title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年西安每月最高气温与最低气温平均数'), legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='15%', pos_left='2%'),)line.render('weathers5.html') 错误有： TypeError: Cannot cast array data from dtype('O') to dtype('float64') according to the rule 'safe' ValueError: could not convert string to float: '最高气温'

请修改代码如下：

import pandas as pd
import numpy as np
import statsmodels.api as sm
from pyecharts.charts import Line
import pyecharts.options as opts

# 将weather.csv文件的内容追加到weather2.csv中
with open('weather2.csv', 'ab') as f:
    f.write(open('weather.csv', 'rb').read())

# 读取数据
df = pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030', dtype={'最高气温': np.float64}, skiprows=1)

# 建立ARIMA模型
model = sm.tsa.ARIMA(df['最高气温'], order=(2, 1, 1))
result = model.fit()

# 预测下一年的天气情况
forecast = result.forecast(steps=365)[0]

# 绘制预测结果的折线图
line = Line()
line.add_xaxis(pd.date_range(start='2023-01-01', periods=365))
line.add_yaxis('预测最高气温', forecast, is_smooth=True)
line.set_global_opts(
    title_opts=opts.TitleOpts(title='2022年西安每月最高气温与最低气温平均数'),
    legend_opts=opts.LegendOpts(orient='vertical', pos_top='15%', pos_left='2%'),
)
line.render('weathers5.html')

主要修改了以下三点：

1. 新增了 `skiprows=1`，跳过第一行的表头。
2. 修改了 `forecast` 的取值，由 `result.forecast(steps=365)` 改成了 `result.forecast(steps=365)[0]`，因为 `result.forecast()` 返回的是一个元组，第一个元素是预测结果，第二个元素是预测结果的标准误差。
3. 修改了 `df` 的读取方式，由 `pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030', dtype={'最高气温': np.float64})` 改成了 `pd.read_csv('weather2.csv', encoding='gb18030', dtype={'最高气温': np.float64}, skiprows=1)`，因为第一行是表头，不是数据。