从满足条件的pandas DataFrame中获取特定的列名,可以使用以下方法: 1. 使用条件筛选获取满足条件的行: ```python condition = df['column_...
names = ['John', 'Emma', 'Tom']ages = [23, 28, 35]cities = ['New York', 'London', 'Paris']df = pd.DataFrame({'Name': names, 'Age': ages, 'City': cities})索引和选择数据 列的选择：可以通过列的名称来选择DataFrame中的列，使用df['column_name']的方式。name_column = df['...
df = pd.DataFrame(list_score) 3.总结 可以看出,DataFrame 的数据来源就是两种方式:按列(column)和按行(index): 按列:它的格式是:df=pd.DataFrame(dict),也即最顶层是字典,字典各个键对应的映射值是list: dict={'A':[……], 'B':[……], 'C': [……]……} 按行:它的格式是:df=pd.DataFrame...
import pandas as pd # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('your_file.xlsx') # 更改列名 new_column_names = ['new_column_name1', 'new_column_name2'] df.columns = new_column_names # 保存更改后的 DataFrame 到新的 Excel 文件 df.to_excel('new_file.xlsx', index=False) ...
len(df) df.isnull df.corr() 9.Pandas中的选择和过滤 series['index'] df.loc[n:n] df['columnName'] df['columnName][n] df['columnName'].nunique() df['columnName'].unique( df.columnName df['columnName'].value_counts(dropna =False) ...
df[行索引,列索引]或df[[列名1,列名2]] #使用切片操作选择特定的行 df[1:4] #传入列名选择特定的列 df[['a','c']] b. loc函数 当每列已有column name时,用 df [ ‘a’ ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index,且两者都很好输入,可以选择 .loc同时进行行列选择。
column_names=["Courses","Fee",'Duration'] # Example 2: Create DataFrame by assigning column names df=pd.DataFrame(technologies, columns=column_names) # Example 3: Add column names while reading a CSV file df = pd.read_csv('courses.csv', names=column_names) ...
(key)df[column_name]=df[column_name].apply(lambdax:fernet.encrypt(x.encode()).decode())returndf# 解密数据defdecrypt_data(df,column_name):key=load_key()fernet=Fernet(key)df[column_name]=df[column_name].apply(lambdax:fernet.decrypt(x.encode()).decode())returndf# 示例数据data={'name'...
例: 18) df.insert() : 将列插入到 DataFrame 的指定位置。 参数: loc:dtype is,插入索引。必须验证 0 <= loc <= len(列) column:数字或可哈希(hashable)对象 value:标量、系列或类似数组 allow_duplicates:布尔值,可选默认 False 语法: 例:
1.df.head(n): 显示数据前n行,不指定n,df.head则会显示所有的行 2.df.columns.values获取所有列索引的名称 3.df.column_name: 直接获取列...出现的次数 7.df.groupby和agg的使用 (1)变量grouped是一个DataFrameGroupBy对象,它实际上还没有进行任何计算,只是将数据进行了分组 (2)可以使用agg对分组好 ...