df = pd.DataFrame(data[:-1, 1:], columns=['时间', 'GDP', '一产', '二产', '三产', '农业', '工业', '建筑', '批发', '交通', '餐饮', '金融', '房地产', '其他'])是什么意思
时间: 2023-10-23 13:07:02 浏览: 16
这段代码是用来创建一个名为df的pandas DataFrame对象。其中,data是一个二维数组,通过data[:-1, 1:]的方式取出除了第一行和第一列之外的所有数据,然后将这些数据赋值给DataFrame对象。columns参数指定了DataFrame对象的列名。总的来说,这段代码的作用是将一个二维数组转换为一个带有列名的表格形式。
相关问题
df = pd.DataFrame(arr[1:], columns=arr[0])不要表头
如果你想忽略掉表头,可以将`pd.DataFrame`函数的第二个参数`columns`设置为`None`。代码示例如下:
```python
import pandas as pd
# 二维数组
arr = [['John', 25, 'Male'],
['Lisa', 30, 'Female'],
['David', 20, 'Male']]
# 将数组转换成DataFrame对象
df = pd.DataFrame(arr, columns=None)
# 打印输出表格
print(df)
```
输出结果:
```
0 1 2
0 John 25 Male
1 Lisa 30 Female
2 David 20 Male
```
以上代码中,`pd.DataFrame`函数的第二个参数`columns`被设置为`None`,因此表格没有列名。注意,在这种情况下,列名会自动生成为0、1、2等数字。如果你想自定义列名,可以将`columns`设置为一个字符串列表,其中每个字符串表示一个列名。
def save_csv(data): df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) df2 = pd.concat([df, df1]) df2.to_csv("data.csv")
应该是一个保存数据到 CSV 文件的函数。这个函数的输入是一个数据列表,它生成一个带有新数据的 DataFrame,然后将这个 DataFrame 合并到原始数据 DataFrame 上,并将合并后的 DataFrame 存储到 CSV 文件中。具体的代码实现如下:
```
import pandas as pd
def save_csv(data):
df = pd.DataFrame(pd.read_csv("data.csv")) # 读取原始数据
df1 = pd.DataFrame(data, index=[0]) # 生成新的数据 DataFrame
df2 = pd.concat([df, df1]) # 合并两个 DataFrame
df2.to_csv("data.csv") # 存储到 CSV 文件中
```
在使用这个函数之前,需要先确定本地目录下是否有名为 "data.csv" 的文件,并且该文件包含了可以被加载到 Pandas DataFrame 中的数据。如果没有这个文件,需要先创建一个。当然,如果这个函数在使用的过程中出现了错误,比如说 "data.csv" 文件无法被正确读取或者数据无法被正确写入到 CSV 文件中,那么你需要添加相应的错误处理机制。