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在 Python 里,「数据集」通常指的是 DataFrame,这是 pandas 库里的一个核心概念。你可以把它想象成一个 Excel 表格在 Python 里的样子:有行、有列、每列有个名字(标题),每行是一条记录。
比如:
| 姓名 | 年龄 | 成绩 |
|---|---|---|
| 张三 | 25 | 88.5 |
| 李四 | 30 | 92.0 |
这就是一个 DataFrame,你可以用各种 Python 函数来分析它,比如算平均成绩、筛选出成绩大于90的人等。
df1 = xl("A1:G11", headers=True)
把数据集赋值给df1
xl() 是什么函数?在 Excel 的这个 Python 环境里,xl() 是微软给你提供的一个 专用函数,用来 读取 Excel 单元格内容并转成 Python 的 DataFrame。
它不是标准 Python 的一部分,而是 Excel Python 特有的「魔法函数」。
xl(ref, headers=False)
| 参数名 | 含义 |
|---|---|
ref |
你要读取的 Excel 范围,比如"A1:G11" 或者 "表1" |
headers |
是否把第一行当表头(列名),默认是False,你写的是 True,表示第一行是列名 |
headers=True 是什么意思?| A1:姓名 | B1:年龄 | C1:成绩 |
|---|---|---|
| 张三 | 25 | 88.5 |
| 李四 | 30 | 92.0 |
headers=True,df1 的列名就会是 "姓名"、"年龄"、"成绩"。headers=False,那就会默认给你数字索引 0, 1, 2 当作列名。
xl("A1:G11", headers=True)就是把 Excel 中 A1 到 G11 的表格读取成一个 Python 的 DataFrame,第一行默认是列名,存到变量df1里,之后你就可以用 Python 的力量来分析和处理这些数据了。