columns:dataframe的列标签,如果没有自定义,则默认为RangeIndex(0,1,2,…,n) dtype:默认None,要强制的数据类型。 只允许一个dtype copy:boolean,默认为False (1)利用randn函数用于创建随机数来快速生成一个dataframe,可以将下句这一部分np.random.randn(8,5)作为参数data,其他默认,可以看到索引和列名都为(0,1...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
import pandas as pd # 示例数据 data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] } df = pd.DataFrame(data) # 假设要查找值为5的列名 value_to_find = 5 columns_with_value = df.columns[(df == value_to_find).any()] print(columns_with_value) 使用apply...
columns)); 结果为 Index([1, 2, 3], dtype='int64') <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> 四、pandas.DataFrame.T 功能:将二维表像矩阵一样转置,行变成列,列变成行。 print("原二维表"); print(df); print("---"); print("转置的...
一、DataFrame 的常用操作 # 通过 DataFrame 构造数据框d = [[1.0,2.2,3,4],[1,2,3,4],[7,8,9,0],[3,5,7,9]]print(d) df = pd.DataFrame(d)print(df)# index 修改行名称,columns 修改列名称df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])...
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)print(df) 这里使用了列表的列表来表示数据,同时通过columns参数指定了列名。 从CSV 文件创建 df = pd.read_csv('data.csv')print(df) read_csv函数可以从 CSV 文件中读取数据并创建DataFrame,它还支持多种参数来处理不同格式的 CSV 文件。
1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level = None ) ...
Pandas DataFrame API 手册DataFrame 是一个二维标签化数据结构,你可以将其想象为一个 Excel 电子表格或者 SQL 表,或者是一个字典类型的集合。以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册:DataFrame 构造函数方法 pd.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 创建一个 DataFrame 对象,支持自定义数据、索引、列名...
要将pandas Dataframe的列名设置为表头,可以使用rename函数来实现。具体步骤如下: 导入pandas库:import pandas as pd 创建一个Dataframe对象,例如:df = pd.DataFrame(data) 使用rename函数将列名设置为表头,语法为:df.rename(columns={'旧列名': '新列名'}, inplace=True) ...
columns:表的列名/列标签。该参数默认列标签:0、1、2、... pandas.core.frame.DataFrame的创建方式 方式1 list1=[['张三',23,'男'],['李四',27,'女'],['王二',26,'女']]df1=pd.DataFrame(data=list1,columns=['姓名','年龄','性别'])df1 ...