pandas 获取当前行号

时间: 2023-10-14 12:29:10 浏览: 42
可以使用 pandas.DataFrame.index 属性来获取当前行号。例如: ``` import pandas as pd df = pd.DataFrame({'A': [1, 2], 'B': [3, 4]}) print('当前行号为:', df.index.get_loc(df.index[-1]) + 1) ``` 输出结果为: ``` 当前行号为: 2 ```
相关问题

在python的编译环境中,现在有一个100行96列的dataframe表,我想让每一列的数乘以它当前的行号,怎么用代码表示

您可以使用以下代码来实现题目中的需求: ``` import pandas as pd # 创建一个100行96列的DataFrame df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 96))) # 获取DataFrame的行索引 row_index = df.index # 循环遍历每一列,并将每一列的数据与当前行号相乘 for col in df.columns: df[col] = df[col].mul(row_index) ``` 这样,您就可以得到一个每一列数据都乘以了当前行号的DataFrame表。

python 使用pandas库,使用 pandas 库中的 read_excel 函数和 MultiIndex 类型来读取合并单元格表头,操作excel文件“data\推送名单.xlsx”,遍历循环读取所有sheet表,对于每一个sheet表,读取当前sheet表数据df,在最右侧列添加一列,表头值为“合并内容”,读取获取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的第一列col_begin和最后一列col_end(示列:B列,C列,D列的第一行为合并单元格,数值是表头“推送内容”,则col_begin为B列,col_end为D列),遍历数据df,在每一行的“合并内容”列下写入函数公式concat,为concat(col_begin+行号,col_end+行号),最后遍历完df数据更新函数数据,并保存excel文件

好的,我理解了你的问题。下面是相应的Python代码,你可以参考一下: ```python import pandas as pd # 读取excel文件 file = 'data/推送名单.xlsx' excel_file = pd.ExcelFile(file_path) # 遍历每个sheet表 for sheet_name in excel_file.sheet_names: # 读取当前sheet表数据 df = pd.read_excel(file_path, sheet_name=sheet_name, header=[0, 1]) # 获取合并单元格表头“推送内容”的所在的合并列的第一列col_begin和最后一列col_end merged_header = df.columns[df.columns.get_level_values(1) == '推送内容'] col_begin = merged_header[0][0] col_end = merged_header[-1][-1] # 在最右侧列添加一列“合并内容” df[('合并内容', '')] = '' # 遍历每一行,为“合并内容”列下写入函数公式concat for i, row in df.iterrows(): row_num = i + 2 # 行号从第二行开始,因为第一行是表头 concat_formula = f'=concatenate({col_begin}{row_num}, {col_end}{row_num})' df.at[i, ('合并内容', '')] = concat_formula # 保存更新后的数据到excel文件 writer = pd.ExcelWriter(file_path, engine='openpyxl') book = writer.book writer.sheets = {ws.title: ws for ws in book.worksheets} df.to_excel(writer, sheet_name=sheet_name, index=False) writer.save() ``` 代码中用到了pandas库中的ExcelFile、read_excel、iterrows和to_excel等函数,具体用法可参考[pandas官方文档](https://pandas.pydata.org/docs/)。

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该程序用的界面显示数据无法显示请修改: import pandas as pd import PySimpleGUI as sg # 定义窗口布局 layout = [ [sg.Text('选择第一个表格文件:', size=(20, 1)), sg.Input(key='file1'), sg.FileBrowse()], [sg.Text('选择第二个表格文件:', size=(20, 1)), sg.Input(key='file2'), sg.FileBrowse()], [sg.Button('查找相同时间段数据', justification='center')], [sg.Output(size=(80, 20), font=("Adobe 宋体 Std L", 10)),sg.Combo(['Method 1', 'Method 2'])], [sg.Table(values=[], headings=[], key='table3')], [sg.Button('保存数据')] ] # 创建窗 window = sg.Window('查找相同时间段数据', layout) # 当窗口打开时执行的代码 while True: event, values = window.read() if event == sg.WINDOW_CLOSED: break elif event == '查找相同时间段数据': # 获取用户选择的文件路径 file1 = values['file1'] file2 = values['file2'] # 读取两个表格的数据 df1 = pd.read_csv(file1) df2 = pd.read_csv(file2) # 按照时间段合并两个 DataFrame 对象 merged_df = pd.merge(df1, df2, on='Time') # 将合并后的数据显示在表格中 headings = merged_df.columns.tolist() values = merged_df.values.tolist() window['table3'].update(values=values) elif event == '保存数据': # 获取当前显示的数据 table_values = window['table3'].get() # 将数据保存到新的表格中 save_file = sg.popup_get_file('保存文件', save_as=True, default_extension='.csv') if save_file: save_df = pd.DataFrame(table_values[1:], columns=table_values[0]) save_df.to_excel(save_file, index=False) sg.popup('保存成功!')

import pandas as pd def basic_set(df): basic = {} for i in df.drop_duplicates().values.tolist(): # 去重.转列表 basic[str(i)] = [] # str转为字符串类型,每一个str(i)都制作一个索引,暂时是空的 for j, k in enumerate(df.values.tolist()): # 把数据放到对应的索引里面 if k == i: basic[str(i)].append(j) return basic def rough_set(data): data = data.dropna(axis=0, how='any') # 删去有缺失值的某些行 x_data = data.drop(['y'], axis=1) # 得到条件属性列:去掉决策属性y列,得到条件属性的数据 y_data = data.loc[:, 'y'] # 得到决策属性列 # 决策属性等价集 y_basic_set = [v for k, v in basic_set(y_data).items()] #y_basic_set [[1, 2, 5, 6], [0, 3, 4, 7]] # 条件属性等价集 x_basic_set = [v for k, v in basic_set(x_data).items()] #x_basic_set [[4], [0], [5], [1], [6], [7], [2], [3]] #######################Begin######################## #求正域POSc(D) pos = [] # 正域POSc(D) #计算决策属性D关于属性集全集C的依赖度r_x_y print('依赖度r_x_(y):', r_x_y) ########################End######################### # 探索条件属性中不可省关系 u = locals() # locals() 函数会以字典类型返回当前位置的全部局部变量 pos_va = locals() r = locals() columns_num = list(range(len(x_data.columns))) # range() 函数可创建一个整数列表,一般用在for循环中 # 收集属性重要度 imp_attr = [] for i in columns_num: c = columns_num.copy() c.remove(i) u = data.iloc[:, c] # iloc通过行号获取行数据,不能是字符 u_basic_set = [v for k, v in basic_set(u).items()] #去掉一个属性的属性子集的等价集 #######################Begin######################## #求正域POSc-a(D) pos_va = [] # 正域POSc-a(D) #计算决策属性D关于属性集子集C-a的依赖度r ########################End######################### r_diff = round(r_x_y - r, 4) # 计算属性的重要度 imp_attr.append(r_diff) # 把该属性的重要度存在imp_attr里面 print('第',imp_attr.index(imp_attr==0)+1,'个属性重要度为0,可约简') def main(): #读取文件数据 data = pd.read_csv(filepath_or_buffer='data3.csv') rough_set(data) if __name__ == '__main__': main()请补全上述从begin到end的代码

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