Panda 的 DataFrame.columns 属性返回包含 DataFrame 的列名称的 Index。 例子 考虑以下 DataFrame : df = pd.DataFrame({"A":[1,2], "B":[3,4]}) df A B 0 1 3 1 2 4 获取Index 形式的列名: df.columns Index(['A', 'B'], dtype='object')...
python print(df.columns) 或者: python print(df) 输出将显示新的列名,或带有新列名的DataFrame内容。 综上所述,通过导入pandas库、创建DataFrame对象、使用columns属性设置列名,并可选地验证新列名,可以轻松地完成pandas DataFrame的列名设置操作。
然后,我们在DataFrame df上使用.replace()方法。我们提供了一个字典,其中我们指定True应该被替换为1,False应该被替换为0。 # Python code to map Boolean values to integer using .replace() methodimportpandasaspd# Create a sample DataFrame with two columns, 'Column1'# and 'Column2', containing Boolean ...
pandaspddfpdDataFramedfdfastypeprint(df.dtypes) 输出: # importing pandas as pdimportpandasaspd# sample dataframedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5],'B':['a','b','c','d','e'],'C':[1.1,'1.0','1.3',2,5]})# using dictionary to convert specific columnsconvert_dict={'A':int,'...
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...
Pandas DataFrame columns 属性 实例 返回DataFrame 的列标签: importpandasaspd df=pd.read_csv('data.csv') print(df.columns) 运行一下 定义与用法 columns属性返回 DataFrame 中每列的标签。 语法 dataframe.columns 返回值 一个包含列标签的 Pandas 索引对象。
使用NumPy 数组显示 Pandas DataFrame 的所有列 我们可以使用values()函数将dataframe.columns的结果转换为 NumPy 数组。 例子: importpandasaspdimportnumpyasnpdf=pd.DataFrame(columns=np.arange(150))print(df.columns.values)type(df.columns.values) 输出: ...
DataFrame对象之间的数据自动按照列和索引(行标签)对齐 任何值与空值运算,结果都是空值 6.排序1 - 按值排序 .sort_values 这是按某一列的值进行排序 同样适用于Series df1 = pd.DataFrame(np.random.rand(16).reshape(4,4)*100,columns = ['a','b','c','d'])print(df1)print(df1.sort_values(['...
DataFrame()函数的参数index的值相当于行索引,若不手动赋值,将默认从0开始分配。columns的值相当于列索引,若不手动赋值,也将默认从0开始分配。 代码语言:javascript 复制 data={'性别':['男','女','女','男','男'],'姓名':['小明','小红','小芳','大黑','张三'],'年龄':[20,21,25,24,29]}...
# Create a dataframe import pandas as pd import numpy as np raw_data = {'first_name': ['Jason', 'Molly', np.nan, np.nan, np.nan], 'nationality': ['USA', 'USA', 'France', 'UK', 'UK'], 'age': [42, 52, 36, 24, 70]} df = pd.DataFrame(raw_data, columns = ['first...