import pandas as pd df=pd.read_csv('D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv') df1=df.sort_values(by="ra",ascending=True) df2=df1.drop_duplicates(subset=['ra','dec'],keep='first',inplace=False) df3=df2.iloc[:,1:3] df3.to_csv("D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv") df4=pd.read_csv("D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv",index_col=0)
时间: 2024-04-17 13:28:55 浏览: 36
您已经成功导入了 Pandas 库,并使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdssSpecPhoto.csv' 的 CSV 文件,将其存储在名为 'df' 的 DataFrame 中。
接下来,您对 DataFrame 'df' 进行了排序操作,按照 'ra' 列的值进行升序排序,并将结果存储在名为 'df1' 的新 DataFrame 中。
然后,您使用 `drop_duplicates` 函数在 'df1' DataFrame 上去除了重复的行,基于 'ra' 和 'dec' 列的值进行判断,并保留第一次出现的行。这一操作的结果被存储在名为 'df2' 的新 DataFrame 中。
接着,您使用 `iloc` 方法从 'df2' DataFrame 中选取了所有行和第1、2列的数据,并将结果存储在名为 'df3' 的新 DataFrame 中。
随后,您使用 `to_csv` 方法将 'df3' DataFrame 中的数据写入到名为 'D:/20230706/sdss_corrdinate1.csv' 的 CSV 文件中。
最后,您使用 `pd.read_csv` 函数读取了名为 'D:/20230706/sdss_ALLWISE.csv' 的 CSV 文件,并将其存储在名为 'df4' 的 DataFrame 中,并将第一列作为索引列。
相关问题
mport pandas as pd def clean(): #********** Begin *********# #********** End **********# def main(): print(clean())
以下是使用read_csv()读取两个csv文件中的数据,将两个数据集合并,将索引设为Ladder列,并将缺失值填充为0的代码:
```python
import pandas as pd
def task1():
df1 = pd.read_csv("step1/data.csv")
df2 = pd.read_csv("step1/data1.csv")
result = pd.concat([df1, df2], axis=1).set_index("Ladder").fillna(0)
return result
```
如果你想要安装pandas库,可以使用以下命令:
```python
pip install pandas -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
```
以下是clean()函数的代码:
```python
import pandas as pd
def clean():
# 读取csv文件
df = pd.read_csv("data.csv")
# 删除重复行
df.drop_duplicates(inplace=True)
# 将Gender列中的male替换为M,将female替换为F
df["Gender"].replace({"male": "M", "female": "F"}, inplace=True)
# 将Age列中的缺失值填充为平均值
df["Age"].fillna(df["Age"].mean(), inplace=True)
# 将Salary列中的缺失值填充为0
df["Salary"].fillna(0, inplace=True)
# 将数据按照Salary列进行降序排序
df.sort_values(by="Salary", ascending=False, inplace=True)
# 将数据的索引重置为从0开始的递增整数
df.reset_index(drop=True, inplace=True)
return df
```
p ython用pandas读取两个csv,并且计算总分进行排序
好的,我可以为你解答这个问题。
使用 Pandas 读取 CSV 文件可以使用 read_csv() 函数。假设 CSV 文件名为 "scores1.csv" 和 "scores2.csv",包含 "name"、"Chinese"、"Math" 和 "English" 四列数据,可以使用以下代码读取:
```python
import pandas as pd
df1 = pd.read_csv('scores1.csv')
df2 = pd.read_csv('scores2.csv')
```
读取后的数据将会存储在两个名为 df1 和 df2 的 DataFrame 中。
接下来,我们需要将两个 DataFrame 合并成一个,并计算每个学生的总分,并根据总分进行排序。假设总分列名为 "Total",可以使用以下代码进行合并、计算和排序:
```python
df = pd.concat([df1, df2])
df['Total'] = df['Chinese'] + df['Math'] + df['English']
df = df.sort_values('Total', ascending=False)
```
以上代码将会使用 concat() 函数将 df1 和 df2 合并成一个 DataFrame,然后在 DataFrame 中添加一个名为 "Total" 的列,该列值为 "Chinese"、"Math" 和 "English" 三列的和。最后,使用 sort_values() 函数对 DataFrame 按照 "Total" 列进行排序,ascending=False 表示按照降序排序。
最后,你可以使用 print() 函数打印排序后的 DataFrame,例如:
```python
print(df)
```
希望能够帮助到你。
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