पायथन पांडा, मैं कॉलम लेबल के बिना एक्सेल फ़ाइल कैसे पढ़ सकता हूं और फिर कॉलम लेबल डाल सकता हूं?

Question

मेरे पास सूचियां हैं जिन्हें मैं इसे कॉलम लेबल के रूप में डालना चाहता हूं। लेकिन जब मैं पांडा के read_excel का उपयोग करता हूं, तो वे हमेशा 0 वें पंक्ति को कॉलम लेबल के रूप में देखते हैं। मैं पांडा dataframe के रूप में फ़ाइल कैसे पढ़ सकता है और उसके बाद स्तंभ लेबल के रूप में सूची में डाल दिया

orig_index = pd.read_excel(basic_info, sheetname = 'KI12E00') 

    0.619159 0.264191 0.438849 0.465287 0.445819 0.412582 0.397366 \ 
0 0.601379 0.303953 0.457524 0.432335 0.415333 0.382093 0.382361 
1 0.579914 0.343715 0.418294 0.401129 0.385508 0.355392 0.355123 

यहाँ

मेरे कॉलम नाम

print set_index 
[20140109, 20140213, 20140313, 20140410, 20140508, 20140612] 

के लिए व्यक्तिगत सूची है और मैं

नीचे के रूप में dataframe बनाना चाहते

20140109 20140213 20140313 20140410 20140508 20140612 
0 0.619159 0.264191 0.438849 0.465287 0.445819 0.412582 0.397366 \ 
1 0.601379 0.303953 0.457524 0.432335 0.415333 0.382093 0.382361 
2 0.579914 0.343715 0.418294 0.401129 0.385508 0.355392 0.355123 

Answer 1

पास header=None यह बताने के लिए वहाँ एक शीर्ष लेख नहीं है, और आप इसे बताने के लिए क्या आप एक ही टी में उपयोग करना चाहते हैं names में एक सूची पारित कर सकते हैं IME। (ध्यान दें कि आप अपने उदाहरण में एक स्तंभ नाम भूल रहे हैं, मुझे लगता है कि आकस्मिक है यह सोचते हैं रहा हूँ।)

उदाहरण के लिए:

>>> df = pd.read_excel("out.xlsx", header=None) 
>>> df 
      0   1   2   3   4   5   6 
0 0.619159 0.264191 0.438849 0.465287 0.445819 0.412582 0.397366 
1 0.601379 0.303953 0.457524 0.432335 0.415333 0.382093 0.382361 
2 0.579914 0.343715 0.418294 0.401129 0.385508 0.355392 0.355123 

या

>>> names = [20140109, 20140213, 20140313, 20140410, 20140508, 20140612, 20140714] 
>>> df = pd.read_excel("out.xlsx", header=None, names=names) 
>>> df 
    20140109 20140213 20140313 20140410 20140508 20140612 20140714 
0 0.619159 0.264191 0.438849 0.465287 0.445819 0.412582 0.397366 
1 0.601379 0.303953 0.457524 0.432335 0.415333 0.382093 0.382361 
2 0.579914 0.343715 0.418294 0.401129 0.385508 0.355392 0.355123 

और आप हमेशा सेट कर सकते हैं df.columns को असाइन करके तथ्य के बाद कॉलम नाम।