获取过滤后的dataframe数据在excel中的行数
时间: 2023-10-02 07:07:44 浏览: 46
要获取过滤后的DataFrame数据在Excel中的行数,您可以使用`shape`属性来获取DataFrame的行数和列数。以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('your_excel_file.xlsx')
# 过滤数据,假设您有特定的过滤条件
filtered_df = df[df['转账结果'] == '成功'] # 示例条件:转账结果为成功的数据
# 获取过滤后的DataFrame在Excel中的行数
row_count = filtered_df.shape[0]
print("过滤后的数据在Excel中的行数为:", row_count)
```
在上述示例代码中,我们首先使用`pd.read_excel()`读取Excel文件并将其存储在DataFrame对象`df`中。然后,我们根据特定条件对DataFrame进行过滤,生成过滤后的DataFrame对象`filtered_df`。最后,使用`filtered_df.shape[0]`来获取过滤后的DataFrame在Excel中的行数,并将结果打印出来。
请注意,您需要根据实际情况修改示例代码中的文件名、过滤条件以及列名等信息。
相关问题
读取excel表获取了df,现在对df进行过滤,现在我想知道怎么知道过滤后的数据在excel表中每一条数据具体在excel中是第几行
你可以使用 pandas 库中的 `to_excel()` 方法将过滤后的 DataFrame 对象重新写入到一个新的 Excel 文件中,然后在 Excel 文件中查找每一条数据所在的行数。
以下是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 假设你已经完成了对 df 的过滤操作
filtered_df = df[df['某列'] == '某值']
# 将过滤后的数据写入新的 Excel 文件
filtered_df.to_excel('filtered_data.xlsx', index=False)
# 读取新的 Excel 文件
new_df = pd.read_excel('filtered_data.xlsx')
# 遍历每一条数据并查找所在行数
for index, row in new_df.iterrows():
# 获取当前行的索引值(行数)
row_number = index + 2 # 因为 Excel 中的行数从1开始,而 DataFrame 的索引从0开始
print(f"第{row_number}行数据:{row}")
```
在上述代码中,我们首先将过滤后的 DataFrame 对象 `filtered_df` 写入到名为 `filtered_data.xlsx` 的 Excel 文件中(使用 `to_excel()` 方法)。然后,我们再次读取该 Excel 文件,此时得到的是包含过滤后数据的新 DataFrame 对象 `new_df`。接下来,我们使用 `iterrows()` 方法遍历 `new_df` 中的每一行数据,并通过索引值计算出每一条数据所在的行数。
请注意,上述代码中的 `某列` 和 `某值` 需要替换为你实际的列名和过滤条件。另外,生成的新 Excel 文件名和文件路径也可以根据你的需求进行修改。
DATAFRAME 的数据结构
DataFrame 是 Pandas 库中的一个重要数据结构,它是由不同的列组成的表格数据结构。每一列可以是不同的数据类型,如字符串、整数、浮点数等。DataFrame 通常用于数据清洗、数据分析和数据可视化等任务。
DataFrame 可以通过以下方式创建:
1. 从 CSV 文件、Excel 文件、数据库、JSON 文件等数据源中读取数据;
2. 从 Python 字典、Numpy 数组等数据结构中创建 DataFrame。
DataFrame 的主要属性包括:
1. `index`:DataFrame 的行标签;
2. `columns`:DataFrame 的列标签;
3. `values`:DataFrame 中的数据;
4. `shape`:DataFrame 的形状,即行数和列数;
5. `dtypes`:DataFrame 中每列的数据类型;
6. `info()`:DataFrame 的信息摘要,包括每列的非空值数量和数据类型等信息;
7. `describe()`:DataFrame 的描述性统计信息,包括每列的计数、平均值、标准差、最小值、25% 分位数、50% 分位数、75% 分位数和最大值等。
DataFrame 支持许多操作,例如选择、过滤和转换等。可以使用 `loc` 和 `iloc` 属性来选择 DataFrame 中的行和列,使用 `drop()` 方法来删除行或列,使用 `groupby()` 方法来对 DataFrame 进行分组,使用 `merge()` 方法来合并两个 DataFrame 等。