'''自動填充'''
import pandas as pd
# 讀取檔案
books = pd.read_excel('books.xlsx')
# 猜想padas是否能自動跳過前面的空行和空列（不能自動跳過）
print(books)
# 跳過空行(前三行空行)
books = pd.read_excel('books.xlsx', skiprows=3)
# 跳過空列 調整錯位列名 此處檢視c到f列
books = pd.read_excel('books.xlsx', skiprows=3, usecols='c,d,e,f')
books = pd.read_excel('books.xlsx', skiprows=3, usecols='c:f')
# dataframe 的每個列都是乙個序列
# 設定第乙個id
books['id'].at[0]=100
print(books['id'])
# 使用for(迭代)迴圈設定所有id 迭代books的index
for i in books.index:
# 設定id (i+1是為了設定index和書的id匹配)
books['id'].at[i] = i+1
# 此處books的輸出id為小數（float型別）
print(books)
# 但不進行填充時 列裡面空的地方會被讀成nan
# 當pandas讀取excel檔案出現nan時 會自動將nan的資料型別設定為浮點型別
# 檢視資料型別(在列印出的資料的最後一行)
print(books['id'])
# 解決(自動將nan的資料型別設定為浮點型別)方法
# books = pd.read_excel('books.xlsx', skiprows=3, usecols='c:f', dtype=) #設定id列的型別為int 報錯(nan在轉換時不允許被轉換為int型別)
books = pd.read_excel('books.xlsx', skiprows=3, usecols='c:f', dtype=) #設定id列的型別為str
# 再讀取資料 id就不再是float型別的了
for i in books.index:
# 設定id (i+1是為了設定index和書的id匹配)
books['id'].at[i] = i+1
# 設定instore為yes和no交替出現
books['instore'].at[i] = 'yes'if i%2==0 else 'no'
print(books)
from datetime import date, timedelta
# 初始化資料date
start = date(2018, 1, 1)
for i in books.index:
# 設定id (i+1是為了設定index和書的id匹配)
books['id'].at[i] = i+1
# 設定instore為yes和no交替出現
books['instore'].at[i] = 'yes'if i%2==0 else 'no'
# 暫且先設定所有date等於start
pandas excel合併去重
現有乙個excel檔案examples.xlsx，內容如下 合併去重後，效果如下 那麼需求如下 公司去重，保留乙個 多個地區合併為一行，用逗號隔開 收入進行累計計算 最後將統計結果，儲存到新的excel中。完整 如下 usr bin python3 coding utf 8 import panda...
php補全填充函式
str pad 函式把字串填充為新的長度。str pad string,length,pad string,pad type 引數 說明string 你要填充或者說補全的字串 length 補全後的長度 pad string 用這個字元填充 pad type 填充方向 str pad both 填充...
tf的pad函式（填充）
今天用到pad函式，看文件看了老半天，後面終於弄懂了。以下是本人的理解總結 文件的內容 t is 1,2,3 4,5,6 paddings is 1,1,2,2 constant values is 0.rank of t is 2.pad t,paddings,constant 0,0,0,0,0...