从特定行开始获取 2 列的所有记录
Get all records from 2 columns, starting from specific row
设置
通过 gspread 我可以访问包含数据的 Google sheet。
通常,我使用 df = pd.DataFrame(wsheet.get_all_records())
将所有数据转储到 pandas 数据帧中。
问题
我只需要 5 个特定顺序列的数据,即所有列,包括 Google sheet 的第 1 列和第 5 列之间的所有列。
此外,我只需要Google sheet中第5行开始的数据。
我尝试了我的常规 df = pd.DataFrame(wsheet.get_all_records())
,然后在 pandas 中删除了列和行。但是,我认为由于我在 Google sheet 的前 4 行中使用的标记,生成的数据框有一些奇怪之处——在 pandas 中进行调整会产生奇怪的结果。
问题
鉴于标记,我怀疑只转储所有数据(包括)会更容易。在数据框中的第 1 列和第 5 列之间,从第 5 行开始。
但是我该怎么做呢?
- 您想从 Google 电子表格第 5 行后的“A”列和“E”列中检索值。
- 您想通过 python.
使用 gspread 来实现此目的
- 您已经能够使用表格获取和放置电子表格的值 API。
修改点:
- 在此修改中,首先,使用
get_all_values()
作为切片检索值。并处理检索到的值并将其转换为数据框。
修改后的脚本:
当你的脚本修改后,变成如下。在这种情况下,假设可以使用wsheet
。
发件人:
df = pd.DataFrame(wsheet.get_all_records())
收件人:
v = [[e[0], e[4]] for e in wsheet.get_all_values()]
df = pd.DataFrame(v[4:], columns=v[0])
- 在这种情况下,
df
是在第 5 行之后的“A”和“E”列中检索到的值。
参考:
已添加:
如果您想从 列“A”到“E” 中检索 Google 电子表格第 5 行之后的值,如何进行以下修改?
发件人:
df = pd.DataFrame(wsheet.get_all_records())
收件人:
v = [e[0:5] for e in wsheet.get_all_values()]
df = pd.DataFrame(v[4:], columns=v[0])
设置
通过 gspread 我可以访问包含数据的 Google sheet。
通常,我使用 df = pd.DataFrame(wsheet.get_all_records())
将所有数据转储到 pandas 数据帧中。
问题
我只需要 5 个特定顺序列的数据,即所有列,包括 Google sheet 的第 1 列和第 5 列之间的所有列。
此外,我只需要Google sheet中第5行开始的数据。
我尝试了我的常规 df = pd.DataFrame(wsheet.get_all_records())
,然后在 pandas 中删除了列和行。但是,我认为由于我在 Google sheet 的前 4 行中使用的标记,生成的数据框有一些奇怪之处——在 pandas 中进行调整会产生奇怪的结果。
问题
鉴于标记,我怀疑只转储所有数据(包括)会更容易。在数据框中的第 1 列和第 5 列之间,从第 5 行开始。
但是我该怎么做呢?
- 您想从 Google 电子表格第 5 行后的“A”列和“E”列中检索值。
- 您想通过 python. 使用 gspread 来实现此目的
- 您已经能够使用表格获取和放置电子表格的值 API。
修改点:
- 在此修改中,首先,使用
get_all_values()
作为切片检索值。并处理检索到的值并将其转换为数据框。
修改后的脚本:
当你的脚本修改后,变成如下。在这种情况下,假设可以使用wsheet
。
发件人:
df = pd.DataFrame(wsheet.get_all_records())
收件人:
v = [[e[0], e[4]] for e in wsheet.get_all_values()]
df = pd.DataFrame(v[4:], columns=v[0])
- 在这种情况下,
df
是在第 5 行之后的“A”和“E”列中检索到的值。
参考:
已添加:
如果您想从 列“A”到“E” 中检索 Google 电子表格第 5 行之后的值,如何进行以下修改?
发件人:
df = pd.DataFrame(wsheet.get_all_records())
收件人:
v = [e[0:5] for e in wsheet.get_all_values()]
df = pd.DataFrame(v[4:], columns=v[0])