pd.read_excel返回的Pandas DataFrame有什么属性

Pandas DataFrame是一个二维的表格数据结构，它有很多属性可以用来操作和处理数据，包括：

- `index`：DataFrame的行索引
- `columns`：DataFrame的列索引
- `shape`：DataFrame的形状，返回一个元组，包含行数和列数
- `values`：DataFrame的值，即数据本身
- `dtypes`：DataFrame每列的数据类型
- `size`：DataFrame的大小，即元素的总数
- `empty`：DataFrame是否为空，返回一个布尔值
- `ndim`：DataFrame的维度数，通常为2

除了这些基本属性之外，DataFrame还有很多方法和函数可用于数据操作和处理。

相关问题

import pandas as pd df = pd.read_excel('./train.xls') df_test = pd.read_excel('./test.xls')

这段代码使用了 Pandas 库来读取 Excel 文件。

首先，通过 `pd.read_excel` 函数读取名为 `'train.xls'` 的 Excel 文件，并将其内容存储在名为 `df` 的 DataFrame 中。

接着，通过 `pd.read_excel` 函数读取名为 `'test.xls'` 的 Excel 文件，并将其内容存储在名为 `df_test` 的 DataFrame 中。

这段代码的作用是读取 Excel 文件的内容，并将其转换为 Pandas 的 DataFrame 格式，以便后续的数据处理和分析。请确保文件路径正确，并且已经安装了 Pandas 库。

pd.read_table 和pd.read_excel 的区别

pd.read_table和pd.read_excel是pandas库中用于读取数据的两个函数。

pd.read_table函数用于从文本文件中读取数据，并将其转换为DataFrame对象。它可以读取以制表符、逗号或其他分隔符分隔的文本文件。默认情况下，它假设文件的第一行是列名，并将其作为DataFrame的列标签。

pd.read_excel函数用于从Excel文件中读取数据，并将其转换为DataFrame对象。它可以读取多个工作表中的数据，并支持各种Excel文件格式，如xls和xlsx。默认情况下，它假设第一行是列名，并将其作为DataFrame的列标签。

两者的区别主要在于读取的文件类型和功能上的差异。pd.read_table适用于读取文本文件，而pd.read_excel适用于读取Excel文件。

如果你有一个以制表符、逗号或其他分隔符分隔的文本文件，你可以使用pd.read_table来读取它。例如：

import pandas as pd

data = pd.read_table('data.txt', sep='\t')  # 以制表符分隔的文本文件

如果你有一个Excel文件，你可以使用pd.read_excel来读取它。例如：

import pandas as pd

data = pd.read_excel('data.xlsx')  # 读取Excel文件

需要注意的是，使用pd.read_excel函数需要安装openpyxl或xlrd等Excel文件处理库。