DataFrame在.set_index('姓名')的情况下怎么插入数据

时间: 2024-05-02 10:19:39 浏览: 210
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DataFrame创建数据

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在 DataFrame 使用 .set_index('姓名') 方法后，如果要插入一行数据，可以使用以下代码： ```python df.loc['新姓名'] = [value1, value2, value3] ``` 其中，'新姓名' 是插入数据行的索引，[value1, value2, value3] 是插入的数据值。请根据实际情况修改代码中的索引名和数据。
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pandas.DataFrame.drop_duplicates 是一个非常实用的功能，用于处理数据框 (DataFrame) 中的重复行。这个函数在数据预处理阶段尤其重要，因为它可以帮助确保分析的数据是唯一的，避免因重复记录导致的错误统计。...

import pandas as pd level_cards = {'一级卡':[],'二级卡账号姓名':[],'二级卡号':[]} print(level_cards) read_cars = pd.read_excel('一级卡：刘春涛.xlsx') print(read_cars) query_accouts_first = read_cars.iloc[:,1].drop_duplicates() if len(query_accouts_first) == 1: query_accouts_second = read_cars.iloc[:,3] query_accouts_second_name = read_cars.iloc[:,2] print(query_accouts_second) else: print('查询账号数据错误') query_accout_first = str(query_accouts_first.get(0)) print(query_accout_first) level_cards.setdefault('一级卡').append(query_accout_first) if read_cars['借贷标志'] == 0: for query_accout_second in query_accouts_second: query_accout_second_for = str(query_accouts_second.get('对方账号卡号')) level_cards.setdefault('二级卡号').append(query_accout_second) for query_accout_second_name in query_accouts_second_name: query_accout_second_name_for = str(query_accouts_second_name.get('对方账号姓名')) level_cards.setdefault('二级卡账号姓名').append(query_accout_second_name) else: print('借贷标志错误') print(level_cards) print(level_cards) level_cards = pd.DataFrame( pd.DataFrame.from_dict( level_cards,orient='index').values.T,columns=list( level_cards.keys()) ) level_cards.to_excel('123.xlsx',index=True,header=True)

2. 在处理二级卡号和二级卡账号姓名时，使用了 get 方法，但是 get 方法是用于字典的，而这里使用的是 Series 对象，应该使用 query_accouts_second.iloc[i] 和 query_accouts_second_name.iloc[i]。...

import pandas as pd pd.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) df = pd.read_excel('C:\yh\PycharmProjects\study\A5204990500002023050006\study\总表.xlsx',index_col=0,dtype=str) first_card = '6228480269035098277' level_cards = pd.DataFrame({'卡级':[],'账号':[],'账号姓名':[]}) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['一级卡'],'账号':[row[1]]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) for index,row in df.iterrows(): if row[1] == first_card: level_cards = pd.concat([level_cards,pd.DataFrame({'卡级':['二级卡'],'账号':row[3],'账号姓名':row[2]})],ignore_index=True) level_cards.drop_duplicates(subset='账号',keep='first',inplace=True) print(level_cards) for index,row in df.iterrows(): if level_cards in row[1]: level_cards = pd.concat([level_cards, pd.DataFrame({'卡级': ['三级卡'], '账号': row[3], '账号姓名': row[2]})], ignore_index=True) print(level_cards)

具体来说，代码首先通过 pandas 库中的 read_excel() 函数来读取指定路径下的 Excel 文件，然后使用 iterrows() 函数来遍历每一行数据。在第一个 for 循环中，如果某一行的第二列（即“卡号”）等于指定的“一级卡”...

self.query1_window = QueryResultWindow() def show_query1_result(self): # 查询数据 db = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', db='jj_tset') cursor = db.cursor() db_sql = """ """ cursor.execute(db_sql) result = cursor.fetchall() db.close() if len(result) == 0: QMessageBox.information(self, "提示", "今日无员工工资记录") return self.query1_window.table_widget.setRowCount(0) self.query1_window.table_widget.setColumnCount(len(result[0])) self.query1_window.table_widget.setHorizontalHeaderLabels( ["员工ID", "员工姓名", "日期", "领取鸡爪重量（KG）", "效率（每小时KG）", "出成率", "基础工资", "重量奖励", "当日总工资"]) for row_num, row_data in enumerate(result): self.query1_window.table_widget.insertRow(row_num) for col_num, col_data in enumerate(row_data): self.query1_window.table_widget.setItem(row_num, col_num, QTableWidgetItem(str(col_data))) self.query1_window.show() class QueryResultWindow(QWidget): def __init__(self): super().__init__() # 设置窗口大小 self.setFixedSize(800, 600) self.setWindowFlags(Qt.WindowMinimizeButtonHint | Qt.WindowMaximizeButtonHint | Qt.WindowCloseButtonHint) self.download_btn = QPushButton('下载数据', self) self.download_btn.clicked.connect(self.download_data) # 创建表格控件 self.table_widget = QTableWidget() self.table_widget.setEditTriggers(QTableWidget.NoEditTriggers) self.table_widget.setSelectionBehavior(QTableWidget.SelectRows) # 创建窗口布局 layout = QVBoxLayout() layout.addWidget(self.table_widget) self.setLayout(layout)这个界面 怎么添加一个号下载界面所有数据的按钮

你可以在QueryResultWindow类中添加一个下载按钮，并连接到一个下载数据的函数。这个函数可以使用pandas库将查询结果转成DataFrame，然后保存为csv文件。 以下是修改后的代码： from PyQt5.QtWidgets import ...

用df.style.set_properties把表头填充蓝色

3. 在set_properties方法中，使用参数**{'background': 'blue'}将背景颜色设置为蓝色。这里'background'是背景颜色的样式属性，'blue'是指定的颜色。 4. 最后，使用to_excel或者其他方法将带有样式的...

def show_query1_result(self): # 查询数据 db = pymysql.connect(host='39.99.214.172', user='root', password='Solotion.123', db='jj_tset') cursor = db.cursor() db_sql = """ """ cursor.execute(db_sql) result = cursor.fetchall() db.close() if len(result) == 0: QMessageBox.information(self, "提示", "今日无员工工资记录") return # 清空表格 self.query1_window.table_widget.setRowCount(0) self.query1_window.table_widget.setColumnCount(len(result[0])) self.query1_window.table_widget.setHorizontalHeaderLabels( ["员工ID", "员工姓名", "日期", "领取鸡爪重量（KG）", "效率（每小时KG）", "出成率", "基础工资", "重量奖励", "当日总工资"]) # 添加数据到表格 for row_num, row_data in enumerate(result): self.query1_window.table_widget.insertRow(row_num) for col_num, col_data in enumerate(row_data): self.query1_window.table_widget.setItem(row_num, col_num, QTableWidgetItem(str(col_data))) # 显示窗口 self.query1_window.show()怎么根据输入ID展现数据并且有下载按钮可以下载展现的数据

注意，在这段代码中，我们使用了 pandas 库将表格数据转换为 DataFrame，这样可以方便地将数据导出为 CSV 或 Excel 文件。同时，我们也使用了 QFileDialog 组件，让用户选择保存文件的路径和格式。

用dataframe创建数据

可以通过以下步骤使用 Pandas 库创建数据： ...df.set_index('姓名', inplace=True) # 打印 dataframe print(df) 输出结果如下： 年龄 性别 姓名 张三 20 男 李四 25 女 王五 30 男

利用DataFrame（）方法新建数据，该数据包含10名学生的姓名、年龄和性别，并储存在文件中。（1）分别利用head预览前几行，利用shape获取数据表的大小，利用info获取数据类型，利用describe获取数据分布情况。（2）修改行索引为汉字；设置“姓名”为行索引；重置索引

df = df.set_index('姓名') print(df) # 重置索引 df = df.reset_index() print(df) 输出结果如下： 姓名 年龄 性别 0 张三 20 男 1 李四 21 男 2 王五 22 男 3 赵六 23 女 4 钱七 24 女 (10, 3) ...

python dataframe索引在第几列

df = df.set_index('Name') print(df) 输出： Age City Name Tom 28 New York John 34 London Mike 29 Toronto Emma 31 Sydney 可以看到，现在索引列变为了姓名，并且放在第一列。这样做可以根据...

#读取 学号姓名名册.xls文件，只保留['学号','姓名']两列数据 # 依次遍历data文件夹下的每个“签到详情.xlsx”文件，并将文件中的签到情况按name_id中的排列进行追加 name_id.head()

接下来，您提到要遍历data文件夹下的所有名为签到详情.xlsx的文件，并将签到情况追加到之前的数据上。为了做到这一点，我们需要假设每个签到详情.xlsx文件也有'学号'和'姓名'列，且name_id是一个指示顺序的...

import pandas as pd data = { '姓名': ['张三', '李四', '王军', '李强', '杨晓静'], '性别': ['男', '男', '男', '男', '女'], '学院': ['会计学院', '会计学院', '会计学院', '工商管理学院', '工商管理学院'], '专业': ['审计', '审计', '审计', '市场营销', '商场营销'] } df = pd.DataFrame(data, index=df['姓名']) print(df.loc['王军'].tolist())为啥运行出现NameError: name 'df' is not defined

这个错误是因为在创建 DataFrame 的时候，你引用了变量 df，但是 df 变量没有被定义...df.set_index('姓名', inplace=True) # 打印王军的信息 print(df.loc['王军'].tolist()) 这样，你就可以得到王军的信息了。

重组一个dataframe

### 回答1： 假设你有一个名为df的DataFrame，...以上是一个简单的例子，实际中根据需求和数据结构的不同，重组DataFrame的具体方法和步骤可能会有所差异，需要根据具体情况灵活运用相应的函数和方法来完成重组操作。

# (1) 读取 "datalstudent.xlsx" 文件，创建名为 "student" 的 DataFrame # (2) 随机显示 student 对象的 5 行数据 # (3) 查看 student 对象的列信息 # (4) 查看 student 对象的维度信息 # （5）访问 student 对象中行整数索引为2、列整数索引为1的数据元素 # （6）将 student 对象中的 ID 字段设置为索引字段 # （7）在 student 对象中查询姓名为“程伟”学生的信息 # （8）使用'成绩'列对 student 对象进行升序排序 # （9）使用'专业'列对 student 对象进行分组，创建名为 'student_group' 对象 # （10）使用 student_group 对象对'成绩'列计算平均值 # （11）以'姓名'列为子集，删除 student 对象中的重复值 # （12）统计 student 对象各列中缺失值的数量 # （13）统计 student 对象中各个专业学生数量

student.set_index('ID', inplace=True) (7) 在 student 对象中查询姓名为“程伟”学生的信息 python student[student['姓名'] == '程伟'] (8) 使用'成绩'列对 student 对象进行升序排序 python ...

22:39 5C < 作业1.docx ... 作业-: Pandas 用Pandas的DataFrame表示如下数据表:性别学院专业 张三 男 会计学院审计 李四男 会计学院 审计 王军男 会计学院审计 李强男工商管理学院 市场营销杨晓静女工商管理学院商场营销性别，学院和专业为列，姓名为行 1、获取王军的所有信息，显示格式为列表 2、获取“专业”所有信息，去掉重复数据，显示的数据类型为集合 3、查询并显示王军的专业名称(至少使用两种方法loc\iloc) 作业二: 导入“超市营业额2”数据表: (1)同一个表格内按照营业额进行升序排序，按照时间进行降序排序。 (2)计算每个人的平均营业额，表格纵标签显示:姓名、工号、营业额和柜台。(3)计算每个柜台的平均营业额 (4)将sheet1和sheet2完成纵向合并，将sheetl和 sheet3完成横向合并，并通过分组聚合计算不同级别员工的营业额总和。 在线编辑 保存到云盘 转为图片 转为PDF

df = pd.DataFrame(data, index=['张三', '李四', '王军', '杨晓静']) print(df.loc['王军'].tolist()) 输出结果为：['男', '会计学院', '审计'] 2. 获取“专业”所有信息，去掉重复数据，显示的数据类型为...

假设有一个包含学生姓名、年级和上网时长段的 DataFrame，根据这个dataframe绘制不同年纪不同上网时长段进行统计并绘制四张条形统计图

你可以使用pandas库中的DataFrame类来读取数据并进行统计。接下来，使用matplotlib库来绘制条形统计图。 以下是一个示例代码，你可以参考一下： python import pandas as pd import matplotlib.pyplot as...

用Pandas的DataFrame表示如下数据表:性别学院专业 张三 男 会计学院审计 李四男 会计学院 审计 王军男 会计学院审计 李强男工商管理学院 市场营销杨晓静女工商管理学院商场营销性别，学院和专业为列，姓名为行 1、获取王军的所有信息，显示格式为列表 2、获取“专业”所有信息，去掉重复数据，显示的数据类型为集合 3、查询并显示王军的专业名称(至少使用两种方法loc\iloc)

df = pd.DataFrame(data, index=df['姓名']) print(df.loc['王军'].tolist()) 输出结果为：['王军', '男', '会计学院', '审计'] 2. 获取“专业”所有信息，去掉重复数据，显示的数据类型为集合： 您可以...

Python中用dataframe对象实现学生成绩数据的筛选，根据stus列表生成dataframe对象，将列表的第一行作为索引标签，列表的第一列作为行索引标签，查找并输出许动明的英语成绩，筛选出女生的成绩并记录

df = df.set_index('姓名') # 查找许动明的英语成绩 english_score = df.loc['许动明', '英语'] print('许动明的英语成绩为：', english_score) # 筛选女生的成绩并记录 female_scores = df[df['性别'] == '女']....

1.设有数据文件student.csv，内容如下图所示，请设计程序将此文件中的数据导入MySQL数据库stu.db的表data中，并对其中的数据进行插入、删除、更改、查询操作。

# 将DataFrame中的数据插入到MySQL数据表中 df.to_sql('data', conn, if_exists='replace', index=False) # 删除数据表中学号为001的记录 cursor = conn.cursor() sql = "DELETE FROM data WHERE 学号 = '001'" ...

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