dataframe第一列作index

dataframe第一列作为index，可以通过设置index_col参数来实现。例如，如果我们有一个名为df的dataframe，第一列为id，我们可以使用以下代码将其设置为index：

df = pd.read_csv('data.csv', index_col='id')

其中，'data.csv'是数据文件的路径，'id'是第一列的列名。这样，我们就可以通过id来访问每一行的数据了。

相关问题

dataframe第一列作为索引

可以使用`set_index()`方法将DataFrame的某一列设置为索引，例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 
        'age': [25, 30, 35, 40], 
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

df = df.set_index('name')
print(df)

输出结果为：

         age      city
name                 
Alice     25  New York
Bob       30     Paris
Charlie   35    London
David     40     Tokyo

其中，`set_index()`方法中的参数为要设置为索引的列名。如果想要保留原有的索引，可以将`drop=False`，即：

df = df.set_index('name', drop=False)

输出结果为：

         name  age      city
name                        
Alice   Alice   25  New York
Bob       Bob   30     Paris
Charlie Charlie   35    London
David   David   40     Tokyo

xlwings读取pd.DataFrame第一列乘以第二列数据 是成本

可以使用xlwings的Range对象来读取DataFrame中的数据，并计算成本。具体实现可以参考以下代码：

import xlwings as xw
import pandas as pd

# 读取Excel中的数据
wb = xw.Book('example.xlsx')
sheet = wb.sheets['Sheet1']
df = sheet.range('A1').options(pd.DataFrame, header=1, index=False, expand='table').value

# 计算成本
cost = df.iloc[:, 0] * df.iloc[:, 1]

# 将结果写入Excel
sheet.range('C1').value = cost

上述代码中，首先使用xlwings的Range对象读取Excel中的数据，并将其转换为DataFrame格式。然后，计算成本并将结果写入Excel。其中，`iloc[:, 0]`表示取DataFrame中的第一列数据，`iloc[:, 1]`表示取第二列数据。最终的成本结果存储在`cost`变量中，可以直接赋值给Excel中的单元格。