但是为什么最后两列都是nan

可能是因为拼接时没有指定行索引，导致行索引不一致，从而出现NaN值。可以尝试在concat函数中添加参数axis=1来指定按列拼接，并且添加参数join='inner'来保留三个DataFrame中公共的行索引。修改后的代码如下：

df = pd.concat([df1[['GIP']], df2[['PRESSURE']],df3[['SGAS']]], axis=1, join='inner')

这样就可以保证三个DataFrame的行索引一致，拼接后的结果也不会出现NaN值了。

相关问题

Python读取xls文件，把性别一列分成“男”列和“女”列，并把人数的值作为男女两列的值

### 回答1：
可以使用 pandas 库来实现。代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取xls文件
df = pd.read_excel('file.xls')

# 将性别列转换为分类列
df['性别'] = pd.Categorical(df['性别'])

# 创建男女两列，并将人数的值作为对应的列值
df['男'] = df.loc[df['性别'] == '男', '人数']
df['女'] = df.loc[df['性别'] == '女', '人数']

# 删除原性别和人数列
df.drop(['性别', '人数'], axis=1, inplace=True)

# 保存结果到新的xls文件
df.to_excel('result.xls', index=False)

### 回答2：
Python读取xls文件可以使用pandas库的read_excel()方法。首先需要导入pandas库，然后使用read_excel()方法读取xls文件，并保存为DataFrame类型的数据。

接下来，我们可以使用pandas库提供的一些方法，将性别一列分成“男”列和“女”列，并将人数的值作为男女两列的值。首先使用groupby()方法按照性别分组，然后使用sum()方法求每个性别的人数总和。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd

2. 使用read_excel()方法读取xls文件，并保存为DataFrame类型的数据：df = pd.read_excel('文件路径')

3. 使用groupby()方法按照性别分组，并使用sum()方法求每个性别的人数总和：result = df.groupby('性别')['人数'].sum()

4. 创建新的DataFrame，分别将“男”和“女”作为列名，将人数的值作为对应的列值：new_df = pd.DataFrame({'男': result['男'], '女': result['女']})

5. 打印结果：print(new_df)

通过以上步骤，我们可以将性别一列分成“男”列和“女”列，并把人数的值作为男女两列的值。

### 回答3：
要实现Python读取xls文件，并将性别一列分成“男”列和“女”列，以及将人数的值作为男女两列的值，可以使用`xlrd`库来读取xls文件，再使用`xlwt`库来写入新的xls文件。

首先，需要导入`xlrd`和`xlwt`库：

import xlrd
import xlwt

然后，使用`xlrd`库的`open_workbook`函数打开xls文件并获取工作簿对象：

workbook = xlrd.open_workbook('data.xls')

接下来，通过索引或名称获取工作表对象，假设工作表索引为0：

worksheet = workbook.sheet_by_index(0)

获取工作表的总行数：

num_rows = worksheet.nrows

创建一个新的`xlwt`库的工作簿对象：

new_workbook = xlwt.Workbook()

创建一个新的工作表对象：

new_worksheet = new_workbook.add_sheet('New Data')

定义一个字典来统计男女人数：

gender_count = {'男': 0, '女': 0}

遍历每一行数据：

for row in range(num_rows):
    # 获取性别值
    gender = worksheet.cell(row, 0).value
    if gender == '男':
        # 在新工作表的男列写入人数值
        new_worksheet.write(row, 0, worksheet.cell(row, 1).value)
        # 统计男人数
        gender_count['男'] += 1
    elif gender == '女':
        # 在新工作表的女列写入人数值
        new_worksheet.write(row, 1, worksheet.cell(row, 1).value)
        # 统计女人数
        gender_count['女'] += 1

最后，保存并关闭新的xls文件：

new_workbook.save('new_data.xls')

以上就是用Python读取xls文件，把性别一列分成“男”列和“女”列，并把人数的值作为男女两列的值的方法。

Python读取xls文件，把性别一列分成“男”列和“女”列，并把人数的值作为男女两列的值，保留对应的籍贯

### 回答1：
可以使用 Pandas 库来读取 xls 文件，并进行数据处理，代码示例如下：

import pandas as pd

# 读取 xls 文件到 DataFrame
df = pd.read_excel('file.xls')

# 根据性别列进行分组，并计算总人数
grouped = df.groupby('性别')['人数'].sum()

# 将男性和女性的数据分别存入新的 DataFrame 中
new_df = pd.DataFrame({'男': grouped['男'], '女': grouped['女']})

# 保留籍贯列并合并到新的 DataFrame 中
new_df['籍贯'] = df['籍贯']

以上代码将性别列分为男性和女性，并将人数作为这两列的值，同时保留了原始 DataFrame 中的籍贯列，并将其合并到新的 DataFrame 中。

### 回答2：
在Python中，我们可以使用pandas库来读取xls文件，并将性别一列分成“男”列和“女”列，并保留对应的籍贯。

首先，需要确保已安装pandas库。可以使用以下命令安装pandas库：

pip install pandas

然后，可以使用以下代码实现读取xls文件、分列和保留对应的籍贯：

import pandas as pd

# 读取xls文件
data = pd.read_excel('文件路径/文件名.xls')

# 新建男、女两列
data['男'] = 0
data['女'] = 0

# 遍历每行数据
for index, row in data.iterrows():
    # 获取性别和对应的人数
    gender = row['性别']
    count = row['人数']
    
    # 如果性别为男，则在男列填入人数，保留籍贯
    if gender == '男':
        data.at[index, '男'] = count
    # 如果性别为女，则在女列填入人数，保留籍贯
    elif gender == '女':
        data.at[index, '女'] = count

# 删除原性别列
data = data.drop(columns='性别')

# 输出结果
print(data)

以上代码中，`文件路径/文件名.xls`需要替换为实际的文件路径和文件名。该代码将xls文件读取为一个DataFrame对象，然后遍历每行数据，根据性别将人数填入对应的男、女列，最后删除原性别列，并输出结果。

注意：该代码假设xls文件中的性别列名为“性别”，人数列名为“人数”。如果实际的列名不同，需要在代码中进行相应修改。

### 回答3：
要实现这个功能，可以使用Python中的pandas库来读取xls文件，并处理数据。

首先，确保已经安装了pandas库。可以使用pip安装：

pip install pandas

然后，导入pandas库和需要使用的其他库：

import pandas as pd

接下来，使用pandas的read_excel函数来读取xls文件，并将其存储为一个DataFrame对象：

df = pd.read_excel('文件路径.xls')

然后，使用pandas的groupby函数按照性别进行分组，并计算每个性别的人数：

gender_counts = df.groupby('性别').size()

接着，创建一个新的DataFrame对象来保存分组后的数据，并重新设置索引：

new_df = pd.DataFrame({'男': gender_counts['男'], '女': gender_counts['女']}, index=[0])

最后，将籍贯列添加到新的DataFrame对象中，可以使用pandas的iloc函数来选取对应列的数据：

new_df['籍贯'] = df.iloc[:, 籍贯列的索引]

完整的代码如下：

import pandas as pd

# 读取xls文件
df = pd.read_excel('文件路径.xls')

# 分组并计算性别人数
gender_counts = df.groupby('性别').size()

# 创建新的DataFrame保存数据
new_df = pd.DataFrame({'男': gender_counts['男'], '女': gender_counts['女']}, index=[0])

# 添加籍贯列
new_df['籍贯'] = df.iloc[:, 籍贯列的索引]

# 打印结果
print(new_df)

请注意替换代码中的'文件路径.xls'为实际的文件路径，并将'籍贯列的索引'替换为实际的籍贯列的索引。