在这个例子中,我们创建了一个包含3列的DataFrame,并定义了一个名为get_column_names的函数,该函数通过row.index.tolist()获取每一行的列名,并返回一个包含列名的列表。然后,我们使用df.apply函数按行应用这个自定义函数,并将结果存储在column_names变量中。最后,我们遍历column_names并打印每一行的列名。 请注...
在这个例子中,我们创建了一个包含3列的DataFrame,并定义了一个名为get_column_names的函数,该函数通过row.index.tolist()获取每一行的列名,并返回一个包含列名的列表。然后,我们使用df.apply函数按行应用这个自定义函数,并将结果存储在column_names变量中。最后,我们遍历column_names并打印每一行的列名。 请注意,这...
1. 表的列索引 列索引是最常见的索引形式,一般通过[]来实现。通过[列名]可以从DataFrame中取出相应的列,返回值为Series,例如从表中取出姓名一列: df = pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv', usecols = ['School', 'Grade', 'Name', 'Gender', 'Weight', 'Transfer']) df['Name'].head() 1...
frompyspark.sqlimportSparkSession# 创建 SparkSessionspark=SparkSession.builder \.appName("Example")\.getOrCreate()# 创建示例数据data=[(1,"Alice",25,"北京"),(2,"Bob",30,"上海"),(3,"Charlie",35,"深圳")]# 定义列名columns=["用户ID","用户名","年龄","城市"]# 创建 DataFramedf=spark....
# names of selected featuresfeature_names = np.array(X.columns)feature_names[selector.get_support] >> array(['wheel-base', 'horsepower'], dtype=object) 序贯法 序贯法是一种经典的统计技术。在这种情况下一次添加/删除一个功能并检查模型性能,直到它针对需求进行优化。
self.sheet_name=sheet_names[0] else: self.sheet_name=sheet_name def read_excel(self): df = read_excel(self.name,self.sheet_name) df2=DataFrame(df) #df2 = df2.applymap(str)#将所有字符转化为文本 return df2 def del_space(self,df=None,*col_name): if df is None: df=self.read_...
df.hist(layout = (3,4), column = columns_multi) # 一种不常用的调整画布大小的方法 fig=plt.gcf fig.set_size_inches(20,9) 密度图 names = columns_multi df.plot(kind='density', subplots=True, layout=(3,4), sharex=False) 特征间的关系 ...
- __init__(self, data, column_names): 初始化MyDF对象,并指定初始数据和列名。 2.2 数据访问方法 - get_row(self, row_index): 返回指定行索引处的一行数据。 - get_column(self, column_name): 返回指定列名对应的一列数据。 - get_value(self, row_index, column_name): 返回指定行索引和列名对应...
Повернутисянаосновнийвеб-сайт Вимкнутиоповіщення
# 获取列名 column_names = df.columns.tolist() 如果你知道特定列的索引位置,可以使用iloc方法来获取列名: 代码语言:txt 复制 # 获取特定列的名称(假设列索引为2) column_name = df.columns[2] 如果你知道特定列的名称,可以直接使用列名来获取列数据: ...