import pandas as pd data=pd.read_excel("D:\MATLAB\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls",header=1,nrows=376) data.head(30) data.columns=["大类","小类","1",'2','3','4','5','6','7','8','9','10'] data data1=data.dropna(axis=0,how='all') data1 data2=data1.fillna(value=0) data2.head(30) new1=data2.drop(columns='大类') new2=new1.drop(columns='小类') new2.head(30) for i in range(0,374,14): new3=new2.drop([i,i+1]) print(new3.head(30))
时间: 2024-01-03 21:02:59 浏览: 27
根据你的代码,我理解你正在进行以下操作:
1. 使用pandas库导入Excel文件,文件路径为"D:\MATLAB\附件1-葡萄酒品尝评分表.xls"。同时,跳过第一行作为标题,只读取前376行数据,并将其存储在名为`data`的DataFrame中。
2. 打印`data`的前30行数据。
3. 为`data`的列重命名为"大类"、"小类"和数字1-10。
4. 从`data`中删除所有包含缺失值的行,并将结果存储在名为`data1`的DataFrame中。
5. 使用0填充`data1`中的所有缺失值,并将结果存储在名为`data2`的DataFrame中。
6. 打印`data2`的前30行数据。
7. 从`data2`中删除"大类"列,并将结果存储在名为`new1`的DataFrame中。
8. 从`new1`中删除"小类"列,并将结果存储在名为`new2`的DataFrame中。
9. 在一个循环中,每次迭代都从`new2`中删除索引为i和i+1的行,并将结果存储在名为`new3`的DataFrame中。然后,打印`new3`的前30行数据。
请注意,由于我是一个文本AI模型,无法直接读取和操作文件。如果你想运行这段代码,请确保文件路径正确,并在适当的编程环境中运行它。
相关问题
import pandas as pd , data=pd.read_csv()
import pandas as pd是Python中导入pandas库的常用语句,它将pandas库导入并使用别名pd来简化代码书写。
data=pd.read_csv()是pandas库中的一个函数,用于读取CSV文件并将其转换为DataFrame对象。CSV文件是一种常见的以逗号分隔值的文件格式,用于存储表格数据。
在使用data=pd.read_csv()时,你需要在括号中指定CSV文件的路径或URL,并将读取到的数据赋值给变量data。这样就可以通过data来访问和操作读取到的数据了。
import pandas as pd df=pd.read_excel('问题一数据处理')
import pandas as pd
df = pd.read_excel('问题一数据处理', engine='openpyxl') \[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pd.read_excel出现xlrd.biffh.XLRDError: Excel xlsx file; not supported解决方案](https://blog.csdn.net/weixin_43178406/article/details/127263930)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [【Pandas总结】第二节 Pandas 的数据读取_pd.read_csv()的使用详解(非常全面,推荐收藏)](https://blog.csdn.net/weixin_47139649/article/details/126744842)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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