df = df[['列1', '列2', '列3']]
df1['列名']=['行1值','行2值','行3值','行4值'] # 增加列的元素个数要跟原数据列的个数一样
col_name=df1.columns.tolist() # 将数据框的列名全部提取出来存放在列表里
col_name.insert(2,'列名') # 在列索引为2的位置插入一列,列名为:city,刚插入时不会有值,整列都是NaN
df1=df1.reindex(columns=col_name) # DataFrame.reindex() 对原行/列索引重新构建索引值
df1['列名']=['行1值','行2值','行3值','行4值'] # 给city列赋值
import pandas as pd
重要!!先创建一个DataFrame,用来增加进数据框的最后一行
new=pd.DataFrame({'name':'lisa','gender':'F','city':'北京','age':19,'score':100},index=[1])
df1=df1.append(new,ignore_index=True)
[先行,后列]
df1.loc[0,'列名']=25 # 思路:先用loc找到要更改的值,再用赋值(=)的方法实现更换值
df1.iloc[0,2]=25 # iloc:用索引位置来查找
df= df.sort_values(by='列名',ascending=False)
import pandas as pd
data = pd.DataFrame()
writer = pd.ExcelWriter('model_predict.xlsx',mode='a', engine='openpyxl',if_sheet_exists='new')
data.to_excel(writer, sheet_name='sheet1')
writer.save()
writer.close()