import pandas as pd # 创建DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Paris', 'London'] } df = pd.DataFrame(data) # 获取列名 column_names = df.columns # 打印列名 print(column_names) 运行这段代码后,你将在控制...
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...
print(df) 运行以上代码后,将创建一个带有行名和列名的DataFrame,输出结果应该如下(注意,原输出示例中存在格式错误,以下输出已修正): Column1 Column2 Row1 1 4 Row2 2 5 Row3 3 6 在这个例子中,我们创建了一个包含两列(’Column1’和’Column2’)和三行(’Row1’、’Row2’和’Row3’)的DataFrame。...
有时候DataFrame中的行列数量太多,print打印出来会显示不完全。就像下图这样: 列显示不全: 行显示不全: 添加如下代码,即可解决。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置valu...
# importing pandas moduleimport pandas as pd# 从csv文件制作数据框data = pd.read_csv("nba.csv")for key, value in data.iteritems():print(key, value)print() 输出: 使用itertuples() 对行进行迭代 为了遍历行,我们应用了一个函数 itertuples(),这个函数为 DataFrame 中的每一行返回一个元组。元组...
如果使用 pandas 做数据分析,那么DataFrame一定是被使用得最多的类型,它可以用来保存和处理异质的二维数据。 这里所谓的“异质”是指DataFrame中每个列的数据类型不需要相同,这也是它区别于 NumPy 二维数组的地方。 DataFrame提供了极为丰富的属性和方法,帮助我们实现对
示例：import pandas as pdimport numpy as np# 创建一个带有缺失值的DataFramedata = {'Name': ['John', 'Emma', np.nan],'Age': [25, np.nan, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}df = pd.DataFrame(data)print(df)程序输出： Name Age City0 John 25.0 New ...
Pandas DataFrame 是一个二维的数组结构,类似二维数组。 importpandasaspd data = [['Google',10],['Runoob',12],['Wiki',13]]# data = {'Site':['Google', 'Runoob', 'Wiki'], 'Age':[10, 12, 13]} # 也可以这样写df = pd.DataFrame(data,columns=['Site','Age'],dtype=float)print(df)...
print(data.index) ``` 输出结果为: ``` RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) ``` 我们还可以使用values属性来访问Series中的值: ```python print(data.values) ``` 输出结果为: ``` [1 2 3 4 5] ``` ## DataFrame DataFrame是一种二维表格,可以存储多个Series,并且每个Series可以有不同的数据...
假设我们有以下DataFrame：import pandas as pd import numpy as npdf = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, size=(100, 25)), columns=[f'column{i}' for i in range(0, 25)])print(df)现在，如果列数超过显示选项display.max_rows的值，则输出DataFrame可能不完整，如下所示。 仅显示一部分...