DataFrame对象的.columns属性返回一个包含列名的列表。可以通过以下代码获取数据框的列名: importpandasaspd# 创建一个示例数据框data={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'Gender':['Female','Male','Male']}df=pd.DataFrame(data)# 获取数据框的列名column_names=df.columns.tolist()...
首先,我们需要将第二行的数据存储在一个列表中,然后使用pd.DataFrame()函数重新创建DataFrame,并将这个列表作为列名。 column_names=df.iloc[1].tolist()# 使用iloc选择第二行,并转换为列表df=pd.DataFrame(df.values[2:],columns=column_names)# 重新创建DataFrame,使用第二行作为列名 1. 2. 步骤4:输出结果...
行索引：index列索引：columns值：values（NumPy的二维数组）2.DataFrame的创建最常见的方法是传递一个字典...
我们想把他拆分成多列,做法如下: 首先进行拆分 data_df = data_df['attrs'].str.split(',', expand=True) 然后用pd.concat把多列加回data_df,pd.concat([], axis=1, names=new_names) 合起来就是 pd.concat([data_df, data_df['attrs'].str.split(',', expand=True)], axis=1,names=new_n...
data.select('columns').distinct().show() 跟py中的set一样,可以distinct()一下去重,同时也可以.count()计算剩余个数 随机抽样 随机抽样有两种方式,一种是在HIVE里面查数随机;另一种是在pyspark之中。 HIVE里面查数随机 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
2. 将特定列转换成 List 代码语言:txt 复制 #将 'Name' 列转换成 List names_list = df['Name'].tolist() print(names_list) 输出: 代码语言:txt 复制 ['Alice', 'Bob', 'Charlie'] 3. 将所有列分别转换成 List 代码语言:txt 复制 # 将所有列分别转换成 List lists_of_columns = df.values.to...
jsonDF <- spark_read_json( sc = sc, name ="jsonTable", path ="/FileStore/tables/books.json", options = list("multiLine"=TRUE), columns = c( author ="character", country ="character", imageLink ="character", language ="character", link ="character", pages ="integer", title ="...
columns=['A','B','C'], index=[1,2,3] # 改变行索引:从1开始 ) df0 手动创建DataFrame 将每个列字段的数据通过列表的形式列出来 代码语言:txt AI代码解释 df1 = pd.DataFrame({ "name":["小明","小红","小侯","小周","小孙"],
The columns parameter can also be used to specify the column names. Here's an example: import pandas as pd new_list = [['Anurag', 'btr001'], ["Bhumika", 'btr002'], ['Chirag', 'btr003']] df = pd.DataFrame(new_list, columns=['Students', 'Roll Number']) print(df) Output:...
For this task, we have to set theskiprows argumentto 1, and we have to assign a list of new column names to the names argument. Consider the Python syntax below: As shown in Table 2, we have managed to create a new pandas DataFrame using the previous Python syntax. This DataFrame has...