方法四 在第四种方法中，将使用set_axis()函数重命名列。需要提供一个新名称的列表，并设置axis = "...
#1、读取文件,获取数据 df = pd.read_excel('E:\\01_code\\Code\\DataFrame\\score.xls') print('学生成绩如下:\n',df) df0 = df.set_index('学号') print('设置索引后成绩如下:\n',df0) 设置多个列索引 df0 = df.set_index(['学号','性别']) print('设置索引后成绩如下:\n',df0) 修改...
# 使用DataFrame构造函数创建数据帧 df=pd.DataFrame(ndarray_data,columns=['Site','Age']) # 打印数据帧 print(df) 输出结果如下: 从以上输出结果可以知道, DataFrame 数据类型一个表格,包含 rows(行) 和 columns(列): 还可以使用字典(key/value),其中字典的 key 为列名: 实例- 使用字典创建 importpandas...
df2 = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'year', 'sex', 'city','address']) print(df2) 1. 2. DataFrame构造函数的columns函数给出列的名字,index给出label标签。 DataFrame创建时指定列名: df3 = pd.DataFrame(data, columns = ['name', 'sex', 'year', 'city'], index = ['a', 'b...
``numpy.number``. To exclude object columns submit the data type ``numpy.object``. Strings can also be used in the style of ``select_dtypes`` (e.g. ``df.describe(include=['O'])``). To exclude pandas categorical columns, use ``'category'`` ...
import pandas as pd # 创建一个示例dataframe data = {'column1': [1, 2, 3, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']} df = pd.DataFrame(data) # 选择需要的列 selected_columns = df[['column1', 'column2']] # 创建集合 column1_set = set(selected_columns['column1...
设置列宽不是通过设置Styler来设置的,而是在sf表上直接调用set_column_width和set_column_width_dict方法即可。 我们把整个表列宽都设置成10,实现代码如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 sf.set_column_width(columns = ["col_1","col_2","col_3"],width=10) ew = StyleFrame.Excel...
方法三：原地列名修改 如果你想在原DataFrame上直接修改列名，rename方法可以设置inplace=True，实现这一目标。方法四：set_axis方法的使用 set_axis方法提供了更广泛的灵活性，通过设置axis参数为1或'columns'，你可以直接操作列标签，包括列名的修改。每种方法都有其适用的场景，具体选择哪种取决于你的...
你可以使用pd.set_option()函数来设置DataFrame的输出格式,如显示的最大行数、列数、每列的宽度等。 # 设置最大显示行数为100,最大显示列数为20 pd.set_option('display.max_rows', 100) pd.set_option('display.max_columns', 20) # 打印DataFrame,此时会显示更多的行和列 print(df) 3. 使用to_strin...
DataFrame.set_index(keys[, drop, append, …])Set the DataFrame index (row labels) using one or more existing columns. DataFrame.tail([n])返回最后几行 DataFrame.take(indices[, axis, convert, is_copy])Analogous to ndarray.take DataFrame.truncate([before, after, axis, copy])Truncates a sor...