这里的'x'是你尝试访问的列名,而'data_frame'是DataFrame的变量名。 要解决这个问题,你可以采取以下步骤: 检查列名: 确认你尝试访问的列名是否正确,包括大小写是否一致。 使用df.columns列出DataFrame中的所有列名,检查你的列名是否在其中。 修改代码: 如果列名错误,修改代码中的列名以匹配DataFrame中的实际列名。
From a discussion with@adrinjalaliIRL, we could make the metric being the row instead of column of the dataframe. It allows 2 things: we can add a new column with the "favorability" (I think it is called like this in some part of the code) that show the indicator for each columns a...
错误处理:在访问列之前,你可以检查列名是否存在于DataFrame中,例如使用if ‘column_name’ in df.columns:来进行检查。 通过遵循上述指南和最佳实践,你可以减少在访问pandas DataFrame列时遇到KeyError的风险。
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age']) #遍历DataFrame的列名 for column in df.columns: print(column) 运行以上代码,我们可以看到输出结果分别是"Name"和"Age",这就是DataFrame的两个列名。 方法二:使用迭代器 Pandas的DataFrame对象也是可以迭代的,因此我们可以使用迭代器来遍历DataFrame的列名。
df.rename(columns={'name':'Name','age':'Age','city':'City'},inplace=True)print("\n重设后的 DataFrame:")print(df) 1. 2. 3. 输出结果为: Name Age City 0 Alice 25 New York 1 Bob 30 Los Angeles 2 Charlie 35 Chicago 1.
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Stream', 'Percentage']) print("Given Dataframe :\n", df) print("\nIterating over rows using loc function :\n") # iterate through each row and select # 'Name' and 'Age' column respectively. ...
print("\nDataFrame after filling NaN values with mean age:\n", df) # 指定列序列,例如重新排列列的顺序 df = df[['Name', 'City', 'Age']] print("\nDataFrame with rearranged columns:\n", df) # 删除含有缺失值的行 df.dropna(inplace=True) ...
因为DataFrame是Pandas库中的一个二维数据结构，它的数据类型和操作方法与列表不同，所以没有直接的...
ndarray一个 Series另一个 DataFrame除了数据，您还可以选择传递 index（行标签）和 columns（列标签）...
### results = [] columns = [] for col in unique_cols: my_cols = [x for x in df.columns if x.startswith(col)] results.append(df[my_cols].sum(axis=1).values) columns.append(col) new_df = pd.DataFrame(results).T new_df.columns = columns 本站已为你智能检索到如下内容,以供参...