获取dataframe的columns方法总结。 创建dataframe df = pd.DataFrame([[1, 2, 3]], columns=list("ABC")) 结果如下: A B C 0 1 2 3 最常用的方法 col = df.columns # 获取到的col是<class 'pandas.core.indexes.base.Index'> 结果如下: Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object') 这种方法...
3. 如何从数据框中选择Pandas系列(How do I select a pandas Series from a DataFrame) 11:11 4. 为什么Pandas有些命令以括号结尾,而另一些命令不以括号结尾(Why do some pandas commands…) 08:46 5. 如何从Pandas数据框中删除列(How do I remove columns from a pandas DataFrame) 06:36 6. 如何...
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'])#如果要取出多个列,则可以通过[列名组成的列表],其返回值为一个DataFrame,例如从表中取出性别和姓名两列:...
print(df10)'''如果要合并多个Dataframe,可以用list把几个Dataframe装起来, 然后使用concat转化为一个新的Dataframe。'''print('---concat') df11=pd.DataFrame([1,2,3,4],index=list('ABCD'),columns=['a']) print(df11) df12=pd.DataFrame([10,20,30,40],index=list('ABCD'),columns=['b']) p...
line = pd.DataFrame({df.columns[0]:"--",df.columns[1]:"--",df.columns[2]:"--"},index=[1]) df = pd.concat([df.loc[:0],line,df.loc[1:]]).reset_index(drop=True)#df.loc[:0]这里不能写成df.loc[0],因为df.loc[0]返回的是series ...
通过指定DataFrame的columns的层级将’班级’,‘姓名’,‘语文’,‘数学’,‘英语’,上多抽出了一个层级,这个层有两个索引一个是‘标识’,一个是成绩,其中‘班级’和‘名称’是属于标识,‘语文’,‘数学’,‘英语’都是’成绩’。 2、行索引分层
2)Example 1: Extract One pandas DataFrame Column by Index 3)Example 2: Extract Multiple pandas DataFrame Columns by Index 4)Video & Further Resources Let’s start right away! Example Data & Add-On Libraries In order to use the functions and commands of thepandas library, we first have to...
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("E:/document/python学习笔记/pandas学习/learn_pandas.csv", usecols=['School','Grade','Name','Gender','Weight','Transfer'])...
DataFrame里第一个参数data是表格数据本身,形式可以是例子中所示的一组数据,每一组数据都会形成DataFrame里的一行数据,如果不填则对应的数据为NaN(即没有值)。index参数是索引值(又称行标签),columns参数是列标签。如果不对index或columns赋值,那行标签或列标签默认从0开始。需要注意的是如果对data赋值了,那么在给in...
代码语言:javascript 复制 In[1]: import pandas as pd import numpy as np pd.options.display.max_columns = 40 1. 选取多个DataFrame列 代码语言:javascript 复制 # 用列表选取多个列 In[2]: movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie_actor_director = movie[['actor_1_name', 'actor_2_name...