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...
columns:dataframe的列标签,如果没有自定义,则默认为RangeIndex(0,1,2,…,n) dtype:默认None,要强制的数据类型。 只允许一个dtype copy:boolean,默认为False (1)利用randn函数用于创建随机数来快速生成一个dataframe,可以将下句这一部分np.random.randn(8,5)作为参数data,其他默认,可以看到索引和列名都为(0,1...
data=pd.read_csv("nba.csv") # iterating the columns forcolindata.columns: print(col) 输出: 方法#2:使用带有dataframe对象的列 Python3实现 # Import pandas package importpandasaspd # making data frame data=pd.read_csv("nba.csv") # list(data) or list(data.columns) 输出: 方法#3:column.v...
DataFrame 是一个二维标签化数据结构,你可以将其想象为一个 Excel 电子表格或者 SQL 表,或者是一个字典类型的集合。以下是 Pandas DataFrame 的常用 API 手册:DataFrame 构造函数方法 pd.DataFrame(data, index, columns, dtype, copy) 创建一个 DataFrame 对象,支持自定义数据、索引、列名和数据类型。
columns 返回DataFrame 的列标签 combine() 比较两个 DataFrame 中的值,让函数决定保留哪些值 combine_first() 比较两个 DataFrame,如果第一个 DataFrame 有一个空值,它将被第二个 DataFrame 的相应值填充 compare() 比较两个 DataFrame 并返回差异 convert_dtypes() 将DataFrame 中的列转换为新的数据类型 corr()...
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属性用法及代码示例 Python PySpark DataFrame collect方法用法及代码示例 Python PySpa...
df = pd.DataFrame(data) # 按照列'A'进行分组 grouped = df.groupby('A') # 定义一个函数,用于获取分组的列和组的值 def get_group_info(group): # 获取分组的列 columns = group.columns.tolist() # 获取组的值 group_values = group['A'].unique().tolist() ...
df.iloc[ row_num, df.columns.get_loc('C') ]=3.0 字符标签索引 otherlist = df.index df.loc[ otherlist[5] , 'A']=3.0 以下方法在一个DataFrame筛选后,索引已经不连续的情况下特别好用。 df.loc[ df.index[1] , 'A']=3.0 df.loc[ df['A'] == 39.1212121, df.columns[3]] =3.0 ...
dataframe是我们最常使用的数据结构,它含有一组有序的列,每一列可以是不同的类型 importnumpyasnpimportpandasaspd 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 ...
>>>data_frame.columns.values.tolist()['name','population','state']>>>timeit(lambda:data_frame.columns.values.tolist())0.6860591469999235 如我們所見,這種方法的效能比直接在DataFrame物件上進行迭代要好十倍。大多數讀者會對這種效能差異背後的原因感到好奇。