用pandas導入csv表格后，怎么指定那一列是index？介紹panda并使用panda下的readucsv方法，讀取CSV文件，參數(shù)是文件的路徑，它是一個相對路徑，是相對于當前工作目錄的，那么如何

用pandas導入csv表格后，怎么指定那一列是index？

介紹panda并使用panda下的readucsv方法，讀取CSV文件，參數(shù)是文件的路徑，它是一個相對路徑，是相對于當前工作目錄的，那么如何知道當前工作目錄呢？使用操作系統(tǒng)getcwd（）方法在讀取前三個工作目錄后，獲取當前工作目錄的數(shù)據(jù)，檢查讀取是否正確，是否有明顯的亂碼，是什么問題？我們需要設置參數(shù)編碼，即編碼方法。如果不設置編碼方法，則默認值為utf8?，F(xiàn)在CSV文件是GBK編碼的，所以我們需要使用encoding=“GBK”我的編輯器是eric4。請注意，eric4默認情況下不支持中文。如果你想顯示中文，前提是設置正確的編碼并在首選項中將其設置為utf8

Python有很多可以操作excel單元的包，其中xlrd和xlwt用于逐個讀寫。此外，還可以使用openpyxl或xlsxwriter進行讀寫。讀寫單元格非常簡單。只需根據(jù)列表讀寫元素，12ws[“A1”]=42a=WS[“A2”]。有關相應Python模塊的用法，請參閱在線教程

如何用python取出excel特定列？

對于大量數(shù)據(jù)，建議使用Python。VBA通常將數(shù)據(jù)存儲在內存中。當數(shù)據(jù)沒有分割，計算機配置不高時，會出現(xiàn)更多的卡。經(jīng)過數(shù)據(jù)處理后，如果內存沒有釋放，電腦也會多卡。VBA一般啟動兩個CPU核進行數(shù)據(jù)計算，運算效率較低?，F(xiàn)在微軟已經(jīng)停止更新VBA了，更建議大家學習python。如果只操作excel，兩種學習難度相差不大，但是Python的開發(fā)空間會更好

另一種更方便的方法是使用power Bi的三個組件進行數(shù)據(jù)處理，power query進行數(shù)據(jù)處理，PowerPivot進行分析，power Bi進行數(shù)據(jù)處理的優(yōu)點數(shù)據(jù)可視化的主要觀點是學習周期短，數(shù)據(jù)可以自動刷新，啟動時間相對較快。使用這種方法，效率可能比excel快，但速度仍然不如python快。當然，為了長期的可持續(xù)性，建議大家學習python，但起步時間會比較長