2.通过columns属性 columns属性返回Index,columns.values属性返回 numpy.ndarray,然后可以通过 tolist(), 或者 list(ndarray) 转换为list print(type(df.columns))<class'pandas.core.indexes.base.Index'>print(type(df.columns.values))<class'numpy.ndarray'>print(type(df.columns.tolist()),":"+"\n",df....
2)index和columns属性 df=pd.DataFrame(np.random.randint(70,100,(3,5)), index=["地区1","地区2","地区3"], columns=["北京","天津","上海","沈阳","广州"]) display(df) x=df.index display(x) list(df.index) y=df.columns display(y) list(df.columns) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
df_data 很多场景是需要将类似于Score的list序列特征,拆成多个特征值如这里的语、数、外的分数。 下面通过几个实例来将dataframe列中的list序列转换为多列。 1、一维序列拆成多列 可以通过在列上应用Series来进行拆分。 df_score=df_data['Score'].apply(pd.Series).rename(columns={0:'English',1:'Math',...
df = pd.DataFrame([['Alex', 10], ['John', 13], ['Rose', 8]], columns=['Name', 'Age']) print(df) ‘’' Name Age 0 Alex 10 1 John 13 2 Rose 8 ‘'' 通过dict创建DataFrame 通过dict创建DataFrame,每个key都是一列,value是具体的列值(一般为list),要求value的list是等长的。 import...
columns=list('abcd')) print(df.head()) print(df.index) # 打印数据框的索引 print(df.values) # 打印数据框内的元素值 print("---读取单列、多列---") print(df.a) print(df['a']) print(df[['a','b']]) # 读取多列 print("---读取...
将List转换为DataFrame使用Pandas的pd.DataFrame()方法可以将List转换为DataFrame。如果List的长度不一致,需要指定列名。 import pandas as pd # 创建一个示例List my_list = [[1, 4, 7], [2, 5, 8], [3, 6, 9]] #将List转换为DataFrame,并指定列名 df = pd.DataFrame(my_list, columns=['A', '...
columns:dataframe的列标签,如果没有自定义,则默认为RangeIndex(0,1,2,…,n) dtype:默认None,要强制的数据类型。 只允许一个dtype copy:boolean,默认为False (1)利用randn函数用于创建随机数来快速生成一个dataframe,可以将下句这一部分np.random.randn(8,5)作为参数data,其他默认,可以看到索引和列名都为(0,1...
DataFrame(list2, columns=['姓名', '爱好'], index=[1, 2, 3]) df3 = pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='outer') print(df3) duplicated() 清洗重复数据 1、检查是否有重复值 df3 = pd.merge(df1, df2, on='姓名', how='outer') # 返回True,说明有重复值 print(any(df....
然后新的dataframe和老的dataframe进行join操作, 下面的例子会先新建一个dataframe，然后将list转为...
columns:将每一列的数据作为字典的值,以列名作为字典的键。 values:将DataFrame的数据以多维数组的形式返回。 into:表示字典的类型,可以是dict或collections.OrderedDict,默认为dict。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', ...