df = df.drop(index=['·公告日期', '·总股本(历史记录)', '流通A股(历史记录)'], columns=df.columns[df.columns != '股本']) 这行代码什么意思
时间: 2023-08-06 15:02:21 浏览: 41
这行代码是在对一个 pandas DataFrame 对象进行操作,其中:
- `df` 是 DataFrame 对象的名称。
- `drop()` 是 DataFrame 对象的一个方法,用于删除 DataFrame 中的指定行或列。
- `index=['·公告日期', '·总股本(历史记录)', '流通A股(历史记录)']` 表示要删除的行的索引名称为 `·公告日期`、`·总股本(历史记录)` 和 `流通A股(历史记录)`。
- `columns=df.columns[df.columns != '股本']` 表示要保留的列的名称为 `股本`,其他列将被删除。具体来说,`df.columns` 是一个包含 DataFrame 所有列名的列表,`df.columns != '股本'` 返回一个布尔型数组,表示每个列名是否等于 `股本`。最终,`df.columns[df.columns != '股本']` 取出所有不等于 `股本` 的列名,并返回一个列表。
综上所述,这行代码的作用是删除 DataFrame 中指定的行和列,只保留列名为 `股本` 的列。
相关问题
df = df.drop(index=2)中index=2是什么意思
在 Pandas 中,`df.drop(index=2)` 是一种删除 DataFrame 中指定行的方法,其中 `index=2` 表示要删除的行的索引为2。
具体来说,如果我们有一个名为 `df` 的 DataFrame,我们可以使用 `df.drop()` 方法删除其中的一些行或列。该方法可以接受多个参数,包括 `index`、`columns`、`labels` 和 `axis` 等。其中,`index` 参数用于指定要删除的行的索引,`columns` 参数用于指定要删除的列的名称,`axis` 参数用于指定是按行还是按列删除。
如果我们要删除索引为2的行,可以使用如下代码:
```python
df = df.drop(index=2)
```
这将从 DataFrame 中删除索引为2的行,同时返回一个新的 DataFrame。如果需要在原始 DataFrame 上进行修改,可以使用 `inplace=True` 参数。例如:
```python
df.drop(index=2, inplace=True)
```
这将直接在原始 DataFrame 上删除索引为2的行,不需要返回一个新的 DataFrame。
import pandas as pd # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject4/股本结构数据/000006 股本结构.xlsx', index=True) print(df) # 筛选股本和上市日期这两个行标签的数据 df = df[df.index.isin(['·公告日期', '·总股本(历史记录)', '流通A股(历史记录)'])] # 删除除股本和上市日期以外的所有数据 df = df.drop(index=['·公告日期', '·总股本(历史记录)', '流通A股(历史记录)'], columns=False) # 将结果保存到Excel文件中 df.to_excel('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject4/股本结构数据/000006 尝试股本结构.xlsx', index=True) 执行之后出现return func(*args, **kwargs) TypeError: read_excel() got an unexpected keyword argument 'index'
这个错误提示是因为 `pd.read_excel()` 函数没有 `index` 这个参数,所以应该删掉 `index=True`。读取 Excel 文件的语句应该改为:
```python
df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject4/股本结构数据/000006 股本结构.xlsx')
```
另外,`drop()` 函数中 `columns=False` 参数也应该删掉,因为 `drop()` 函数默认会删除列。修改后的代码如下:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject4/股本结构数据/000006 股本结构.xlsx')
# 筛选股本和上市日期这两个行标签的数据
df = df[df.index.isin(['·公告日期', '·总股本(历史记录)', '流通A股(历史记录)'])]
# 删除除股本和上市日期以外的所有数据
df = df.drop(index=['·公告日期', '·总股本(历史记录)', '流通A股(历史记录)'])
# 将结果保存到Excel文件中
df.to_excel('C:/Users/Administrator/PycharmProjects/pythonProject4/股本结构数据/000006 尝试股本结构.xlsx', index=True)
```