我是 python 和 pandas 的新手，并創建了一個帶有 html 代碼的測試網頁，用于幫助學習如何提取數據，然后格式化為 CSV 以在 excel 中使用。下面是我想出的代碼，它把它變成了一個很好的格式，但我被困在如何將它格式化成一個 CSV 文件來導入。代碼：# Importing pandas import pandas as pd # The webpage URL whose table we want to extract url = "/home/dvm01/e007"# Assign the table data to a Pandas dataframe table = pd.read_html(url,**index_col=0**)[0]#table2 = pd.read_html(url)[0],pd.read_html(url)[1],pd.read_html(url)[6]# Print the dataframe print(table)#print(table2)# Store the dataframe in Excel file #table.to_excel("data.xlsx") 輸出： Account Account.1ID: e007Description: ABST: 198, SUR: J DOUTHITGeo ID: 014.0198.0000我想弄清楚的是如何刪除行的索引并使第一個之前的文本：成為列標題。在第 1 行中，我有兩個：但第一個之后的所有內容：應該是列標題的數據。我想采用上述當前輸出，并將 ID、描述和地理 ID 作為列標題，將“：”之后的文本作為每個標題的數據。我不需要 'Account' 和 'Account.1' 我相信這些被識別為列標題。下面是我希望輸出在 Excel 中的樣子，但我不知道如何正確格式化它以導出到可以導入的 CSV。也許我什至不需要導入或格式化為 CSV，'table.to_excel' 函數似乎不需要這一步。+------+---------------------------+---------------+| ID | Description | Geo ID |+------+---------------------------+---------------+| e007 | ABST: 198, SUR: J Douthit | 014.0198.0000 |+------+---------------------------+---------------+通過使用上面定義 dfs 變量的 index_col=0 ，我能夠刪除索引號。不確定這是最好的方法，但它確實做了我試圖為那部分完成的事情。由于我是 python 新手，我很難將我的問題格式化為 Google 或 StackOverflow 以獲得我正在尋找的答案。如果有人能指出我正在尋找的正確方向，那會奏效，但例子也會很好。
1 回答
江戶川亂折騰
TA貢獻1851條經驗 獲得超5個贊
因此，要格式化您的問題，您可以向我們展示您想要的示例。嘗試這樣的事情：
|id|name|data1|data2|date3|-url-|
|--|----|-----|-----|-----|-----|
|1 |xyz |datax|datay|dataz|x:url|
|2 |xyz |datax|datay|dataz|x:url|
|3 |xyz |datax|datay|dataz|x:url|
...
然后您可以詢問有關如何創建適合您所需設計的正確 Dataframe 輸出的問題:)
您也可以在線使用此生成器：https ://www.tablesgenerator.com/text_tables
+----+------+-------+-------+-------+------+
| Id | Name | Data1 | Data2 | Data3 | Url |
+----+------+-------+-------+-------+------+
| 1 | xyz | datax | datay | dataz | xurl |
+----+------+-------+-------+-------+------+
| 2 | xyz | datax | datay | dataz | xurl |
+----+------+-------+-------+-------+------+
| 3 | xyz | datax | datay | dataz | xurl |
+----+------+-------+-------+-------+------+
好的，現在您已經完成了數據表設計。接下來我會請您嘗試使用 Jupyter Notebook。這將讓您逐行測試數據框。每個測試都應該是數據集的新遷移。
我如何看待工作流將滿足您的需求： 1. 查看測試并查看您當前的 DF 列是什么：
print(df.columns)
2. 使用此命令編輯您的列：
df.rename(columns={'old column 1':'ID',
'old column 2':'Description',
'old column 3':'Geo ID'},
inplace=True)
使用此命令更改索引數據
df.rename(index={0:'zero',1:'one'}, inplace=True)
使用此命令更改行
df.loc['--insert_Column_here--', '--insert_row_here--'] = new_value
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