df = pd.read_excel('readers.xlsx') readers = df.to_dict(orient='records') print("序号 编号 姓名 \t性别 \t出生日期\t\t 手机号\t 读者类别") count = 0 for reader in readers: count += 1 print("{:<10}\t{:<10}\t{:<10}\t{:<10}\t{:<10}\t{:<10}\t {:<10}".format(count, reader["id"], reader["name"], reader["gender"], reader["age"], reader["iphone"], reader["type"]))把输出的这两段上下对其
时间: 2024-02-24 09:55:23 浏览: 17
你可以使用字符串拼接符号 "+" 来将这两个 print 语句合并成一个,或者将它们放在同一个 print 语句中并用换行符 "\n" 分隔它们。例如,你可以这样修改你的代码:
```
df = pd.read_excel('readers.xlsx')
readers = df.to_dict(orient='records')
print("序号\t编号\t姓名\t性别\t出生日期\t\t手机号\t\t读者类别")
for count, reader in enumerate(readers, start=1):
print("{:<10}\t{:<10}\t{:<10}\t{:<10}\t{:<10}\t{:<10}\t{:<10}".format(count, reader["id"], reader["name"], reader["gender"], reader["age"], reader["iphone"], reader["type"]))
```
在这个例子中,我使用了制表符 "\t" 来制定表格的格式,并使用了列表推导式来遍历读者列表并输出每个读者的信息。enumerate() 函数可以返回一个带有序号的元组列表,它的第二个参数 start=1 可以设置序号从 1 开始,而不是默认的 0。注意,我去掉了原来 print 语句中的换行符 "\n",因为在这个版本的代码中已经使用了换行符来分隔表头和每个读者的信息。
相关问题
df = pd.read_excel函数,具体
df = pd.read_excel是pandas库中的一个函数,用于读取Excel文件并将其转换为数据框(DataFrame)格式。该函数的具体参数和用法如下:
参数:
- Excel文件路径:可以是本地文件路径,也可以是网络上的URL路径。
- sheet_name:可选参数,用于指定要读取的Excel表格的名称或索引。默认情况下,它将读取第一个表格。
- header:可选参数,用于指定将哪一行作为列名。默认情况下,它将使用第一行作为列名。
- index_col:可选参数,用于指定哪一列作为索引列。
- skiprows:可选参数,用于跳过指定的行数。
- nrows:可选参数,用于指定读取的行数。
- usecols:可选参数,用于指定要读取的列范围。
- dtype:可选参数,用于指定列的数据类型。
- na_values:可选参数,用于指定在读取过程中将被视为缺失值的值。
用法示例:
```
import pandas as pd
# 读取本地Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx')
# 读取网络上的Excel文件
df = pd.read_excel('https://example.com/data.xlsx')
# 读取指定表格和列范围的Excel文件
df = pd.read_excel('data.xlsx', sheet_name='Sheet1', usecols='A:C')
# 跳过前两行并指定第一列作为索引列
df = pd.read_excel('data.xlsx', skiprows=2, index_col=0)
```
通过使用这个函数,你可以方便地读取Excel文件中的数据并进行后续的数据分析和处理操作。
df = pd.read_excel
df = pd.read_excel是一个Python语言中的pandas库函数,用于读取Excel文件并将其转换为数据框(DataFrame)格式。该函数需要传入Excel文件的路径和文件名作为参数,例如:
df = pd.read_excel('data.xlsx')
其中,'data.xlsx'是Excel文件的路径和文件名。读取成功后,数据框df就可以用于数据分析和处理。