import pandas as pd df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx') df1 print(df1.shape)解析代码
时间: 2023-08-23 13:09:38 浏览: 47
这段代码使用 Pandas 库读取了一个名为“蔬菜相关数据.xlsx”的 Excel 文件,并将其转换为 Pandas 的 DataFrame 对象。然后使用 print() 函数输出了 DataFrame 的行数和列数。
具体解释如下:
- 第 1 行:导入 Pandas 库并给它起一个别名 pd。
- 第 2 行:使用 Pandas 的 read_excel() 函数读取 Excel 文件,并将读取的结果赋值给变量 df1。其中,r'...' 表示原始字符串,可以避免转义字符的影响。
- 第 3 行:输出 df1 的行数和列数,使用 shape 属性可以返回一个元组,元组中第一个元素表示 DataFrame 的行数,第二个元素表示 DataFrame 的列数。注意,这里的 print() 函数并没有输出结果,需要在函数调用前加上 print()。
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#重复值处理 import pandas as pd df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx') df1 #查看是否存在重复行 df1.duplicated() #查看重复行与非重复行的数量 cf = df1.duplicated() cf.value_counts()解析代码
这段代码实现了对DataFrame中重复行的检测。具体解析如下:
1. 导入 pandas 模块,并使用 pd.read_excel() 函数读取名为“蔬菜相关数据.xlsx”的 Excel 文件,并将其赋值给 df1 变量。
2. 使用 df1.duplicated() 方法检测 df1 中是否存在重复行,并返回一个由布尔值组成的 Series 对象。
3. 使用 value_counts() 方法统计 df1.duplicated() 方法返回的 Series 对象中 True 和 False 的数量,其中 True 表示存在重复行,False 表示不存在重复行。
4. 最后,将统计结果赋值给变量 cf,以便后续查看。
需要注意的是,上述代码并没有对重复行进行处理,只是简单地检测了是否存在重复行。如果需要去除重复行,可以使用 drop_duplicates() 方法。
#缺失值处理 import pandas as pd df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx') df1 #查看规格列包含具体种类 p1 = df1['规格'].drop_duplicates() ww = [] for i in p1:ww.append(i) ww #查看规格列各种类出现的次数 from collections import Counter Counter(df1['规格'])解析代码
#缺失值处理
import pandas as pd
#读取Excel文件
df1 = pd.read_excel(r'E:\\data\\蔬菜相关数据.xlsx')
#查看规格列包含具体种类
p1 = df1['规格'].drop_duplicates()
ww = []
for i in p1:
ww.append(i)
ww
#查看规格列各种类出现的次数
from collections import Counter
Counter(df1['规格'])
上述代码中,首先我们使用 Pandas 库中的 read_excel() 函数读取 Excel 文件,并将其存储在 DataFrame 中。
接下来,我们使用 drop_duplicates() 函数从 DataFrame 中获取规格列中的唯一值,并将其存储在列表 p1 中。
然后,我们使用 for 循环遍历 p1 列表,并将其添加到列表 ww 中,以便查看规格列包含哪些种类。
最后,我们使用 collections 库中的 Counter() 函数计算规格列中每个种类出现的次数,并打印输出结果。