python
#Fichier ouvert
path=""
filename="hoge"
df = pd.read_csv('{}/{}.csv'.format(path,filename))
Ceci est recommandé car il est plus simple et plus facile à comprendre. J'ai demandé à @shiracamus de m'apprendre.
python
#Fichier ouvert
path=""
filename="hoge"
df = pd.read_csv(f'{path}/{filename}.csv')
python
#Enregistrer le fichier
path=""
filename="hoge"
df.to_csv('{}/{}.csv'.format(path,filename), index=False)
De même, cela est recommandé car il est plus simple et plus facile à comprendre. J'ai demandé à @shiracamus de m'apprendre.
python
#Enregistrer le fichier
path=""
filename="hoge"
df.to_csv(f'{path}/{filename}.csv', index=False)
python
line = df.shape[0] #ligne
row = df.shape[1] #Colonne
python
hoge = df.iat[i, j]
python
list=[hoge1,hoge2,hoge3]
df = pd.DataFrame(list, columns=["hoge"])
python
df = pd.concat([df1, df2], axis=1) #Verticale:0 sur le côté:1
python
hoge = df.iat[0, j]
python
line = df.shape[0] #ligne
hoge = df.iat[line, j]
python
df = df.set_index('Nom de colonne')
index retourne à 1,2,3 ... et la colonne spécifiée dans index revient à sa position d'origine?
python
df = df.reset_index('Nom de colonne')
Si vous spécifiez un nouveau nom de colonne, une colonne sera ajoutée, et s'il s'agit d'un nom de colonne existant, elle sera écrasée.
python
df["Nom de colonne"] = pd.to_datetime(df["Nom de colonne"])
Si vous spécifiez un nouveau nom de colonne, une colonne sera ajoutée, et s'il s'agit d'un nom de colonne existant, elle sera écrasée.
python
df["Nom de colonne"] = df["Nom de colonne"].to_string()
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