pd.read_cs读取时如何忽略第一列

要忽略第一列，可以在读取数据时指定 `usecols` 参数，将需要读取的列的索引传入一个列表。例如，如果要读取第二列及以后的所有列，可以这样写：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv', usecols=[1, 2, 3, ...])

其中 `data.csv` 是要读取的文件名。如果你不确定要读取哪些列，可以使用 `pd.read_csv('data.csv', nrows=1)` 读取第一行数据，查看列的名称或索引。也可以使用 `pd.read_csv('data.csv', header=None)` 不读取列名，所有列都会被当作数据读入。

相关问题

import pandas as pd # #### 读取csv文件，文件路径:/data/exam/13442,文件名为：cs-training.csv data = ________1_______ # #### 查看data的行数和列数 data.__2___ # #### 查看data前10行 data.__3___ # #### 查看表的整体信息 data.__4__ # #### 查看表的均值、中位数等信息 data.__5__ # #### 查看SeriousDlqin2yrs值的分布比例 data__6_ # #### 查看data中所有列的缺失值情况 data.__7___ # #### 把MonthlyIncome根据均值填充 data['MonthlyIncome'] = data['MonthlyIncome'].____8_____ # #### 把age中小于22岁的填充为22岁，大于70岁的填充为70岁 data['age'] = data['age']._____9______ # #### 把NumberOfDependents根据-1填充 data['NumberOfDependents'] = data['NumberOfDependents'].____10_____ # #### 把age进行等宽分箱（包括6个箱子：30以下，30-39，40-49,50-59,60-69,70及以上），产生新列age_box def age_box(df): if df.age<30: return '30以下' elif 30<=df.age<=39: return '30-39' elif 40<=df.age<=49: return '40-49' elif 50<=df.age<=59: return '50-59' elif 60<=df.age<=69: return '60-69' elif 70<=df.age: return '70及以上' data['age_box'] = data.___11____ # #### 把整理好的data导出为data2.csv，不要索引 data.____12_____

以下是代码的完整填充：

import pandas as pd

# 读取csv文件
data = pd.read_csv('/data/exam/13442/cs-training.csv')

# 查看data的行数和列数
print(data.shape)

# 查看data前10行
print(data.head(10))

# 查看表的整体信息
print(data.info())

# 查看表的均值、中位数等信息
print(data.describe())

# 查看SeriousDlqin2yrs值的分布比例
print(data['SeriousDlqin2yrs'].value_counts(normalize=True))

# 查看data中所有列的缺失值情况
print(data.isnull().sum())

# 把MonthlyIncome根据均值填充
data['MonthlyIncome'].fillna(data['MonthlyIncome'].mean(), inplace=True)

# 把age中小于22岁的填充为22岁，大于70岁的填充为70岁
data['age'] = data['age'].apply(lambda x: 22 if x < 22 else (70 if x > 70 else x))

# 把NumberOfDependents根据-1填充
data['NumberOfDependents'].fillna(-1, inplace=True)

# 把age进行等宽分箱（包括6个箱子：30以下，30-39，40-49,50-59,60-69,70及以上），产生新列age_box
def age_box(df):
    if df.age < 30:
        return '30以下'
    elif 30 <= df.age <= 39:
        return '30-39'
    elif 40 <= df.age <= 49:
        return '40-49'
    elif 50 <= df.age <= 59:
        return '50-59'
    elif 60 <= df.age <= 69:
        return '60-69'
    elif 70 <= df.age:
        return '70及以上'

data['age_box'] = data.apply(age_box, axis=1)

# 把整理好的data导出为data2.csv，不要索引
data.to_csv('data2.csv', index=False)

请注意，其中的空白处需要填写适当的代码。

import pandas as pd import numpy as np from scipy.signal import savgol_filter # 读取原始数据 data = pd.read_excel('CS2_35_1_10_11.xlsx') # 数据增强处理 # 对电流和电压信号进行平滑处理 data['Voltage_smooth'] = savgol_filter(data['Voltage(V)'], 51, 3) data['Current_smooth'] = savgol_filter(data['Current(A)'], 51, 3) # 将电流和电压信号分别上下翻转 data['Voltage_flip'] = data['Voltage_smooth'] * -1 data['Current_flip'] = data['Current_smooth'] * -1 # 将处理后的数据保存为新的CSV文件 data.to_csv('CS2_35_1_10_11_augmented.excel', index=False)查错

这段代码是一个数据处理的脚本，其中包括以下几个步骤：

1. 通过 `pd.read_excel()` 读取名为 `CS2_35_1_10_11.xlsx` 的 Excel 文件中的数据。
2. 对读取到的电流和电压信号进行平滑处理，使用的是 `savgol_filter()` 函数，其中参数 `51` 和 `3` 分别表示滑动窗口的大小和多项式的阶数。
3. 将平滑处理后的信号分别进行上下翻转，即乘以 `-1`，这一步可能是为了增加数据的多样性。
4. 最后将处理后的数据保存为名为 `CS2_35_1_10_11_augmented.excel` 的 CSV 文件，使用的是 `to_csv()` 函数，其中 `index=False` 表示不保存行索引。

至于代码中是否存在错误，需要看具体情况，比如文件名是否正确、读取到的数据是否符合预期、平滑处理的参数是否合适等等。