import pandas as pd # 从CSV文件导入数据,假设第一行是列名 df = pd.read_csv('your_file.csv', header=0) # 查看列名 print(df.columns) # 如果需要修改列名 df.columns = ['NewColumn1', 'NewColumn2'] # 打印修改后的DataFrame print(df) 参考链接 Pandas Documentation - DataFrame Pandas Document...
# Multiple row and column selections using iloc and DataFrame 使用iloc和DataFrame选择多个行和列 data.iloc[0:5] # first five rows of dataframe 数据帧的前五行 data.iloc[:, 0:2] # first two columns of data frame with all rows 数据帧的前两列,所有行 data.iloc[[0,3,6,24], [0,5,6]...
df=pd.DataFrame({'points':[25,12,15,14,19],'assists':[5,7,7,9,12],'rebounds':[11,8,10,6,6]})#view DataFrame df points assists rebounds0255111127821571031496419126#insertnewcolumn'player'asfirst column player_vals=['A','B','C','D','E']df.insert(loc=0,column='player',value=...
student_df_2=pd.DataFrame(student_dict)student_df_2.columns=["Student_ID","First_Name","Averag...
DataFrame 是表格型的数据结构,具有行和列; DataFrame 中的每个数据值都可以被修改。 DataFrame 结构的行数、列数允许增加或者删除; DataFrame 有两个方向的标签轴,分别是行标签和列标签; DataFrame 可以对行和列执行算术运算。 创建DataFrame对象 创建DataFrame 对象的语法格式如下: ...
DataFrame(d) print ("Our dataframe is:") print df # using del function print ("Deleting the first column using DEL function:") del df['one'] print df # using pop function print ("Deleting another column using POP function:") df.pop('two') print df 行选择,添加和删除 标签选择 loc...
df = pd.DataFrame() print (df) 输出 Empty DataFrame Columns: [] Index: [] 说明:在上面的代码中, 首先, 我们导入了别名为pd的pandas库, 然后定义了一个名为df的变量, 该变量包含一个空的DataFrame。最后, 我们通过将df传递到打印文件中进行打印。
要查看Pandas DataFrame中某一数据的列名,可以使用多种方法。以下是几种常见的方法: 使用条件表达式和布尔索引: 通过条件表达式筛选出包含该数据的行,然后查看这些行的列名。 python import pandas as pd # 示例数据 data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] } df = pd...
df = pd.DataFrame(d)print ("Our dataframe is:")print df# using del functionprint ("Deleting the first column using DEL function:")del df['one']print df# using pop functionprint ("Deleting another column using POP function:")df.pop('two')print df 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. ...
df.insert(0,'Name',first_column) print() print("After Shifting column to first position") display(df) 输出: 示例2: Python3实现 importpandasaspd # define data data={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]} # create dataframe ...