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...
df = pd.DataFrame(d, index=['a','b','c','d'], columns=['A','B','C','D'])print(df)print(df.values)print(df.index)print(df.shape)print(df.dtypes) 二、选取数据框的列或行 DataFrame.loc[行索引名称,列索引名称],如果传入的不是索引名称,那么切片操作将无法执行。 DataFrame.iloc[行...
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...
可以使用`DataFrame.columns`属性获取所有列名,然后逐个访问列: ```python import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1. 2. 3], 'B': [4. 5. 6], 'C': [7. 8. 9]} df = pd.DataFrame(data) # 遍历DataFrame的列 for col in df.columns: print(col) print(df[col])...
本次输出与使用字典创建的DataFrame一样,与上述不同的是: 使用元组列表的时候,我们在使用pd.DataFrame()方法的时候需要传入参数columns以指定列名,columns列表的顺序也直接决定了生成的DataFrame列的顺序。 3. 使用字典列表DataFrame 跟使用元组列表一样,我们还可以使用字典列表进行DataFrame的创建: import pandas as pd ...
# 创建DataFrame并设置索引(行名)和列名 df = pd.DataFrame(data, index=['Row1', 'Row2', 'Row3'], columns=['Column1', 'Column2']) # 打印结果 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...
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) ...
import pandas as pdfile = 'ohlcv.txt'df = pd.read_csv(file)print(df.dropna()) 1. 果然,我们发现运行结果如下: Empty DataFrameColumns: [date, open, high, low, close, volume]Index: [] 1. 将空值设为指定值 import pandas as pdfile = 'ohlcv.txt'df = pd.read_csv(file)print(df.filln...
print(stock.sort_index(axis=1)) 按照指定列的数值排序 DataFrame支持类似数组或列表的切片操作,如stock[2:3],但不能像stock[2]这样直接索引。 print(stock[2:3]) print(stock[::2] ) 还可以对行标签(索引)切片。切片顺序基于DataFrame的Index,返回结果包含指定切片的两个索引项,类似数学上的闭区间。发布...
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...