import pandas as pd # 读取数据框 df = pd.read_csv('data.csv') 使用columns属性获取数据框的列名列表。 代码语言:txt 复制 # 获取列名列表 columns_list = df.columns.tolist() 如果需要将某一列设置为列表,可以使用tolist()方法将该列转换为列表。 代码语言:txt 复制 # 将某一列设
df2=pd.DataFrame(np.array([[1,2,3],[4,5,6],[7,8,9]]),columns=['a','b','c'])df...
None), (5,None,7), (5,None,None)], columns=['a','b','d']) df = df...
columns, fill_value = 0) 重建索引后的frame1 4.4 函数应用和映射 函数应用可以对全部数据或某一列、某一行进行操作。 Numpy的通用函数(逐元素数组方法)对pandas对象也有效。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 frame = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 3), columns = list('abc'),...
df.rename(columns={0:'price'},inplace=True)#数组转化为列表df_list =df.values.tolist()#> (93, 27)Manufacturer object Model object Type object Min.Price float64 Price float64 dtype: object float6418object9dtype: int64 6. 如何获取给定条件的行和列 ...
df2 = df.groupby('Courses').agg(pd.Series.tolist) Now, let’s create a DataFrame with a few rows and columns and execute these examples and validate results. Our DataFrame contains column namesCourses,Fee,Duration, andDiscount. import pandas as pd ...
df.values#获取数据的值df.index#获取行索引df.columns#获取列索引axis =1/axis = columns#沿着列索引的方向进行运算axis =0/axis = index#沿着行索引的方向进行运算 2.创建数据对象 Series 创建series一般有以下6种方法 通过list创建 通过字典创建 通过ndrray创建 ...
["分数"].unstack() # 然后再手动rename_axis、再reset_index即可 # 如果我们是想将"姓名"变成列的话, 那么就指定columns="姓名"即可 print(pd.pivot(df, index="科目", columns="姓名", values="分数")) """ 姓名 古明地觉 琪露诺 芙兰朵露科目 数学 95 9 92 英语 96 91 98 语文 90 100 87 ...
I will explain how to rename columns with a list of values in Pandas DataFrame but remember with a list, you should rename all columns. Even if any column
df.columns = ['words', 'number'] df 1.jpg 设置成“category”数据类型 # 设置成“category”数据类型df['words'] = df['words'].astype('category') # inplace = True,使 recorder_categories生效df['words'].cat.reorder_categories(list_custom, inplace=True)# inplace = True,使 df生效df.sort...