df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')扔掉某一行
时间: 2024-01-10 08:04:24 浏览: 31
你可以使用 Pandas 中的 drop 方法来删除某一行。假设你要删除索引为 `row_index` 的行,代码如下:
```python
df1 = df1.drop(row_index)
```
其中,`df1` 是你的 Pandas 数据框,`row_index` 是要删除的行的索引。注意,该操作会直接修改原始数据框,如果需要创建一个新的数据框,请使用 `df1.drop(row_index).copy()`。
相关问题
对df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')里的长宽高排序
如果你需要对`df1`中的长、宽、高进行排序,可以使用`df1.sort_values()`方法来实现。假设长、宽、高的列名分别为`length`、`width`和`height`,则可以按照以下方式对其进行排序:
```python
df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')
df1 = df1.sort_values(by=['length', 'width', 'height'], ascending=[True, True, True])
```
这将按照长、宽、高的升序对`df1`进行排序。如果要按照降序排序,将`ascending`参数改为`False`即可。
python怎么选出df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')某一行的第二大大数据
假设要选出df1的第n行的第二大的数,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
# 读取Excel文件的订单数据表格
df1 = pd.read_excel(excel_file, sheet_name='订单数据')
# 选取第n行的数据
row = df1.iloc[n-1, :]
# 从该行数据中选取第二大的数
second_largest = row.nlargest(2).iloc[-1]
```
这里使用`iloc`方法选取第n行的数据,然后使用`nlargest`方法选取该行数据中前两个最大的数,再从中选取第二大的数。注意,这里的`n`是从1开始的行数,而不是从0开始的索引。