df = pd.read_excel('readers.xlsx') df = df[df['isvalid'] == 1] df = df.iloc[:,1:7] data_list = df.values.tolist() print(data_list)将数据上下排列

你可以直接使用`print(df)`来输出DataFrame中的数据，它会默认将数据上下排列，并且包含列名。例如：

import pandas as pd

df = pd.read_excel('readers.xlsx')
df = df[df['isvalid'] == 1]
df = df.iloc[:, 1:7]
data_list = df.values.tolist()
print(df) # 直接输出DataFrame中的数据

其中，`print(df)`会将DataFrame中的数据上下排列并输出。如果不想包含列名，可以使用`print(df.to_string(header=False))`。

相关问题

df = pd.read_excel('readers.xlsx')怎么把df读取的数据加一个readers中的isvalid列==1的条件

可以使用 Pandas 库中的 loc 方法选取符合条件的行，代码如下：

df = pd.read_excel('readers.xlsx')
df_valid = df.loc[df['isvalid'] == 1]

这里使用了逻辑运算符 "==" 来判断 'isvalid' 列的值是否为 1，然后使用 loc 方法选取符合条件的行，将结果存储在 df_valid 变量中。

import pandas as pd import numpy as np df=pd.read_excel('test2.xlsx') print(df) df1=df.iloc[:,[2,3]] print(df1) Nt=np.array(df1) print(Nt) df2=pd.read_excel('test2.xlsx',dtype=str) index1=df2['交易日期'].values>='2017-01-05' index2=df2['交易日期'].values<='2017-01-16' TF=index1&index2 print(TF) S=sum(Nt[TF,1]) print(S)解释这段代码

这段代码使用了Python中的pandas和numpy库，实现了以下功能：

1. 读取名为'test2.xlsx'的Excel文件，并将其中的数据读取为pandas数据帧（DataFrame）格式：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.read_excel('test2.xlsx')
print(df)

2. 从读取的数据帧df中选取第3和第4列，生成一个新的数据帧df1：

df1 = df.iloc[:, [2, 3]]
print(df1)

3. 将df1转换为numpy数组格式，并将其存储到变量Nt中：

Nt = np.array(df1)
print(Nt)

4. 读取Excel文件中的数据，将其读取为字符串格式，并将其中交易日期在'2017-01-05'和'2017-01-16'之间的记录筛选出来，生成一个布尔型数组TF：

df2 = pd.read_excel('test2.xlsx', dtype=str)
index1 = df2['交易日期'].values >= '2017-01-05'
index2 = df2['交易日期'].values <= '2017-01-16'
TF = index1 & index2
print(TF)

5. 根据布尔型数组TF，选取Nt数组中第二列中与日期在'2017-01-05'和'2017-01-16'之间的记录相对应的数据，并将其求和，结果存储在变量S中：

S = sum(Nt[TF, 1])
print(S)

代码的主要作用是从Excel文件中读取数据，并对数据进行处理和分析，求出符合特定条件的数据的和。