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 # 将某一列设置为列表 column_...
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...
一、dataframe创建 pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) data:numpy ndarray(结构化或同类),dict或DataFrame,Dict可以包含Series,数组,常量或类似列表的对象 index:dataframe的索引,如果没有自定义,则默认为RangeIndex(0,1,2,…,n) columns:dataframe的列标签,如果没有自定义...
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 ...
除了使用上述List类型的数据作为分组依据,还可以使用Series和字典作为分组依据。下面仅以字典类型为例: importpandasaspdimportnumpyasnpdata=pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(4,5),index=list('1234'),columns=list('12345')) by_dict={'1':'red','2':'yellow','3':'yellow','4':'black','5':'...
["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 ...
·阿波卡利斯 3月28日 田村由香里 """ # 但是我们发现列名,是自动生成的0,于是再进行rename df = df.rename(columns={0: "声优"}) print(df) """ 姓名 生日 声优 0 琪亚娜·卡斯兰娜 12月7日 陶典 1 琪亚娜·卡斯兰娜 12月7日 钉宫理惠 2 布洛妮娅·扎伊切克 8月18日 TetraCalyx 3 布洛妮娅·...
(f, axis="columns") File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/frame.py:10374, in DataFrame.apply(self, func, axis, raw, result_type, args, by_row, engine, engine_kwargs, **kwargs) 10360 from pandas.core.apply import frame_apply 10362 op = frame_apply( 10363 self, 10364 func=func, ...
anime.columns.tolist()6.添加/删除 用设置值附加新列 偶尔，当测试集和训练集在两个单独的数据框中，并想在组合它们之前分别标记出行与集的对应关系时，笔者会这样做。anime['train set'] = True 从一部分列中创建新的数据框 此方法用于只想保留巨型数据框中的几列并且不想指定删除列时。anime[['name','...