小编Cur*_*ner的帖子

好的，所以我有一个具有 2 列索引的 DataFrame，我试图从该 DataFrame 中过滤行，并仅将原始数据帧的索引列保留到新的过滤后的 DataFrame 中。

我通过以下方式从 CSV 文件创建了数据框：在此处查找 CSV 文件

census_df = pd.read_csv("census.csv", index_col = ["STNAME", "CTYNAME"])
census_df.sort_index(ascending = True)

然后，我对 DataFrame 应用了一些过滤，效果非常好，并且我得到了所需的行。我使用的代码如下所示：

def my_answer():

    mask1 = census_df["REGION"].between(1, 2)
    mask2 = census_df.index.get_level_values("CTYNAME").str.startswith("Washington")
    mask3 = (census_df["POPESTIMATE2015"] > census_df["POPESTIMATE2014"])
    new_df = census_df[mask1 & mask2 & mask3]
    return pd.DataFrame(new_df.iloc[:, -1])

my_answer()

问题是这样的：

上面的代码返回一个数据帧，其中除了 2 个索引列之外，还包含索引和第一列。我想要的只是两个索引列。因此，最终答案应该返回一个数据框，其中包含“STNAME”和“CTYNAME”，其中有 5 行。

那么，看看下面的代码：

import numpy as np
import pandas as pd

def answer_one():

    energy = pd.read_excel(io = "Energy Indicators.xls", header = 9, parse_cols = "C:F", skip_footer = 38)
    return energy

answer_one()

它产生以下输出：

现在，当我对代码进行一些修改时，如下所示，它完全改变了输出：

def answer_one():

    energy = pd.read_excel(io = "Energy Indicators.xls", header = 9, parse_cols = "C:F", skip_footer = 38, skiprows = 8)
    return energy

answer_one()

我得到的输出如下：

根据我赋予“skiprows”参数的参数，输出会自行更改。我无法理解当我们保持“headers”参数的参数不变时，为什么更改“skiprows”的值会影响数据帧的标题？请在此处找到数据文件（.xlsx 文件）

有什么帮助吗？我使用 Pandas v0.19.2。另外，请不要将我的问题标记为“重复”。我丢分了伙计。我相当努力地试图找到一个现有的问题，但找不到。