clothes_initial = pd.read_excel('./校服销售订单.xlsx', dtype={'数量': int})
时间: 2023-12-31 14:06:05 浏览: 23
clothes_initial = pd.read_excel('./校服销售订单.xlsx', dtype={'数量': int}) 的作用是从名为 "校服销售订单.xlsx" 的 Excel 文件中读取数据,并将其存储为一个 Pandas 数据框(DataFrame)对象。其中,"./" 表示当前目录,"dtype={'数量': int}" 表示将 "数量" 这一列的数据类型设为整数类型。这个数据框对象可以用于进行各种数据操作和分析。
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news_initial = pd.read_excel('./校服小类信息.xlsx')
news_initial = pd.read_excel('./校服小类信息.xlsx') 的作用是从名为 "校服小类信息.xlsx" 的 Excel 文件中读取数据,并将其存储为一个 Pandas 数据框(DataFrame)对象。默认情况下,Pandas 会将数据框的第一行作为列名,剩余的行作为数据行。这个数据框对象可以用于进行各种数据操作和分析。
执行scores=pd.read_excel('./scores.xlsx')后,怎么隐藏Unnamed: 0_level_0
可以使用pandas的drop函数来删除该列,代码如下:
```python
scores = pd.read_excel('./scores.xlsx')
scores = scores.drop('Unnamed: 0_level_0', axis=1)
```
这里的`axis=1`表示删除列,`axis=0`表示删除行。这样就可以将`Unnamed: 0_level_0`这一列删除了。