谷歌电子表格数据转换为 pandas 数据框 [英] Google spreadsheet data into pandas dataframe

问题描述

我正试图将Google电子表格中的数据放入 pandas 进行分析。我在一个工作表中有几个数据集，因此无法将导入用作此处所示的CSV示例：将Google Spreadsheet CSV转换为Pandas Dataframe

I'm trying to get data from Google spreadsheet into pandas for analysis. I have several datasets in one sheet so I can't use the import as a CSV example shown here: Getting Google Spreadsheet CSV into A Pandas Dataframe

这是我在电子表格中的数据：

This is what my data looks like in the spreadsheet:

Date     letters    numbers    mixed
1/1/2014   a            3        z1
1/2/2014   b            2        y2
1/3/2014   c            1        x3

我使用了 gspread 导入，并可以使每行的数据看起来像这样：

I have used gspread to import and can get the data to look like this with each row a observation:

[['Date'，'letters '，'数字'，'混合']，['1/1/2014'，'a'，'3'，'z1']，['1/2/2014'，'b'，'2'， 'y2']，['1/3/2014'，'c'，'1'，'x3']]

我的问题是如何使用数字索引将其放入熊猫数据框？我不希望日期成为索引。我需要一个通用的解决方案，我的数据集是1000行乘50列。

My question is how do I get it into the pandas dataframe with number indices? I don't want date to be the index. I need a general solution, my dataset is 1000 rows by 50 columns.

推荐答案

这就是我要做的

import pandas as pd
d=[['Date', 'letters', 'numbers', 'mixed'],\
   ['1/1/2014', 'a', '3', 'z1'],\
   ['1/2/2014', 'b', '2', 'y2'],\
   ['1/3/2014', 'c', '1', 'x3']]
df = pd.DataFrame.from_records(d[1:],columns=d[0])
df.set_index('numbers')

结果

             Date letters mixed
numbers
3        1/1/2014       a    z1
2        1/2/2014       b    y2
1        1/3/2014       c    x3

这篇关于谷歌电子表格数据转换为 pandas 数据框的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！