执行scores=pd.read_excel('./scores.xlsx')后,怎么隐藏Unnamed: 0_level_0

时间: 2024-02-23 10:00:19 浏览: 32
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。
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执行scores=pd.read_excel('./scores.xlsx')后,怎么隐藏Unnamed: 0_level_0这个表头

可以在读取Excel文件时使用`header`参数来指定需要作为表头的行数。如果`Unnamed: 0_level_0`是第一行,则可以将`header=1`,这样在读取Excel文件时就会自动将第二行作为表头,代码如下: ```python scores = pd.read_excel('./scores.xlsx', header=1) ``` 这样就可以将`Unnamed: 0_level_0`隐藏起来了,因为它不再是表头了。

解释以下代码:import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd from sklearn.metrics import silhouette_score from sklearn.cluster import KMeans data=pd.read_excel('../数据表/1.xlsx') scores=[] #存放轮廓系数 distortions=[]#簇内误差平方和 SSE for i in range(2,30): Kmeans_model=KMeans(n_clusters=i, n_init=10) predict_=Kmeans_model.fit_predict(data) scores.append( silhouette_score(data,predict_)) distortions.append(Kmeans_model.inertia_) print("轮廓系数:",scores) print("簇内误差平方和:",distortions)

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