For more clarity, one can also write it as if 'Promoted' in df.columns: instead of just writing df. Use the NOT IN Operator to Check if Column Exists in Pandas Let’s see how to use the NOT IN attribute to perform the same operation. It functions the other way around, and the out...
3、使用in运算符和columns属性判断列是否存在: column_name = 'Age' if column_name in df.columns: print(f"The column '{column_name}' exists in the DataFrame.") else: print(f"The column '{column_name}' does not exist in the DataFrame.") 运行以上代码,将输出以下结果: The column 'Age' ...
3、使用in运算符和columns属性判断列是否存在: column_name = 'Age' if column_name in df.columns: print(f"The column '{column_name}' exists in the DataFrame.") else: print(f"The column '{column_name}' does not exist in the DataFrame.") 运行以上代码,将输出以下结果: The column 'Age' ...
# 用于获取带有标签列的seriesdf[column]# 选择多列df[['column_name1', 'column_name2']]# 通过标签选择单行df.loc[label] # 通过标签选择多行df.loc[[label1, label2, label3]]# 通过整数索引选择单行df.iloc[index]# 通过整数索引选择多行df.iloc[start_index:end_index]# 根据条件过滤行df[df['...
to_sql('salary', #定义要写入数据库的数据的表名 engine, #把数据库连接写入,就是上边定义的那个连接 index=True, #将行索引作为一列写入数据库中,默认设置为False index_label='行号',#当index为True的时候,定义行索引列的列名 if_exists = 'replace', #如果表已存在,如何处理,默认为fail报错,可设为...
● if_exists:默认为"fail",表示如果表不存在,直接报错;可选"replace",导入的Dataframe直接覆盖该表;可选"append",将数据添加到表的后面。 3.4 MongoDB MongoDB 是目前最流行的 NoSQL 数据库之一,使用的数据类型 BSON(类似 JSON)。这里我们使用PyMongo连接MongoDB数据库。
df[df['column_name']>5]# 使用多个条件过滤行 df[(df['column_name1']>5)&(df['column_name2']=='value')]# 通过标签选择特定的行和列 df.loc[row_labels,column_labels]# 通过整数索引选择特定的行和列 df.iloc[row_indices,column_indices]# 根据条件选择数据框中的行和列 ...
df[df['column_name'] >5] # 使用多个条件过滤行 df[(df['column_name1'] >5) & (df['column_name2'] =='value')] # 通过标签选择特定的行和列 df.loc[row_labels, column_labels] # 通过整数索引选择特定的行和列 df.iloc[row_indices, column_indices] ...
('mysql+pymysql://root:123456@localhost/pandas?charset=UTF8MB4')# 保存到数据库df.to_sql('score',#数据库中表名conn,# 数据库连接if_exists='append')#如果表名存在,追加数据# 从数据库中加载pd.read_sql('select * from score limit 10',# sql查询语句conn,# 数据库连接index_col='Python')#...
columns=['Python','Tensorflow','Keras'])#数据库连接conn = create_engine('mysql+pymysql://root:12345678@localhost/pandas?charset=UTF8MB4')#保存到数据库df.to_sql('score',#数据库中表名conn,#数据库连接if_exists='append')#如果表名存在,追加数据#从数据库中加载pd.read_sql('select * from ...