s1 = pd.read_excel('C:/stu1.xlsx',sheet_name='s1')
s2 = pd.read_excel('C:/stu1.xlsx',sheet_name='s2')
stu = s1.append(s2).reset_index(drop=True)
把两个sheet合并,
s1.append(s2),把s2加入到s1中
reset_index(drop=True),不重新创建行头
另解:
stu = pd.concat([s1,s2]).reset_index(drop=True)
jia = pd.Series({'ID':41,'Name':'Adobe','Score':90})
stu = stu.append(jia,ignore_index=True)
添加一行,
结果如下:
22 23 Student_023 17.0 54
23 24 Student_024 31.0 59
24 25 Student_025 17.0 60
25 41 Adobe NaN 90
ignore_index=True,忽略索引
stu.at[23,'Name']='Bay'
更改某一个数据
另解:
jia = pd.Series({'ID':66,'Name':'Adobe','Score':90})
stu.iloc[23]=jia
stu.iloc[23],定位23行
part1 = stu[:22]
part2 = stu[22:]
stu = part1.append(jia,ignore_index=True).append(part2).reset_index(drop=True)
插入一行
从22那行切片(区间是左闭右开)
把jia加入part1,把part2加入part1
stu.drop(index=[0,1,2],inplace=True)
删除一行
删除0到2三行
另解:用切片
stu.drop(index=stu[0:10].index,inplace=True)
删除0到10几行
miss = stu.loc[stu['Name']=='']
stu.drop(index=miss.index,inplace=True)
清除有空数据的行
疑问,不识别空数据而是识别NaN怎么办?
转载:https://blog.csdn.net/weixin_46276803/article/details/104618187
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