现在,我们将使用DataFrame.select_dtypes()来选择特定的数据类型。 蟒蛇3 # store columns with specific data typeinteger_columns=df.select_dtypes(include=['int64']).columns float_columns=df.select_dtypes(include=['float64']).columns object_columns=df.select_dtypes(include=['object']).columns ...
optional Transformation to apply to column values copy : boolean, default True Also copy underlying data inplace : boolean, default False Whether to return a new DataFrame. If
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。
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。
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') 相关用法 Python PySpark DataFrame columns属性...
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') ...
这将返回过滤后的 DataFrame，该DataFrame仅包含具有col_name列的specific_value值的行。import pandas as...
pandas中DataFrame的values,columns和 index 属性 pandas 的 DataFrame对象,知道它们由三个组成并存储为属性的组件很有用: .values:对应的二维NumPy值数组。 .columns:列索引:列名称。 .index:行的索引:行号或行名。 原始的 DataFrame values 属性 columns 属性...
数据管理 演示数据集 # Create a dataframe import pandas as pd import numpy as np raw_data = {'first_name': ['Jason', 'Molly', np.nan, np
# importing pandas as pd import pandas as pd # sample dataframe df = 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 columns convert_dict = {'A': int, 'C...