pandas读入数据时数据向前压缩

如果你指的是数据行的向前压缩，即将某一行中的某些数据向前填充到前面的行中，则可以使用Pandas中的shift()函数。shift()函数可以将行（或列）中的数据向前或向后移动。下面是一个示例代码，将第二列中的空值向前填充到前面的行中：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')
df.iloc[:, 1] = df.iloc[:, 1].shift()

这段代码读取名为'data.csv'的文件，并将第二列中的空值向前填充到前面的行中。需要注意的是，shift()函数默认将数据向下移动，如果需要向上移动，则需要指定负数的移动距离。此外，还可以使用fillna()函数来填充空值，但这种方法可能会破坏原有数据的关系，不适用于所有情况。

相关问题

用pandas读取数据时

，可以使用pandas中的read_csv()函数来读取CSV文件，read_excel()函数来读取Excel文件，read_sql()函数来读取SQL数据库中的数据，read_json()函数来读取JSON文件，read_html()函数来读取HTML文件等等。

例如，读取一个CSV文件可以使用以下代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv')

其中，data.csv是要读取的CSV文件的文件名，该文件需要与Python脚本在同一目录下。读取后，可以使用DataFrame中的各种方法来对数据进行操作和分析。

python中pandas读取数据时保留某几列

在pandas中，可以使用`usecols`参数来选择需要保留的列。例如，如果我们有一个名为`data.csv`的数据集，其中有4列，我们只想保留其中的2列，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 读取数据集，只保留第1列和第3列
data = pd.read_csv('data.csv', usecols=[0,2])

# 打印保留的列
print(data.columns)

这将只选择第1列和第3列，并将其存储在一个名为`data`的pandas DataFrame中。我们可以使用`data.columns`打印保留的列名。