新的列名是Student_ID，First_Name，和Average_Grade。student_df_1.rename(columns={"ID":"Student_I...
在Pandas中，有两个轴：0表示行轴（index轴），1表示列轴（column轴）。示例：import pandas as pd# 创建一个DataFramedata = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}df = pd.DataFrame(data)# 沿着行轴计算平均值mean_row ...
value_vars:表示需要转换的列名,如果剩下的列全部都需要进行转换,则不必写 var_name和value_name:自定义设置对应的列名,相当于是取新的列名 igonore_index:是否忽略原列名,默认是True,就是忽略了原索引名,重新生成0,1,2,3,4...的自然索引 col_level:如果列是多层索引列MultiIndex,则使用此参数;这个参数少用 ...
Pandas DataFrame.rename() function is used to change the single column name, multiple columns, by index position, in place, with a list, with a dict, and renaming all columns, etc. We are often required to change the column name of the DataFrame before we perform any operations. In fact...
# 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['...
这意味着它有一个.name属性。如果您决定填写列Series的名称,则会发生以下情况:df.columns = ['column_one', 'column_two'] df.columns.names = ['name of the list of columns'] df.index.names = ['name of the index'] name of the list of columns column_one column_two name of the index 0...
选择行和列:df.loc[row_index, column_index] 会选择指定行索引和列索引的数据。 布尔索引:df.loc[boolean_series] 会选择布尔序列为 True 的行。 以上就是 loc 的一些主要用法,通过这些方法,你可以灵活地选择 DataFrame 中的数据。 import pandas as pd # 创建一个数据集 data = { "Name": ["Alice",...
import pandas as pd # 创建示例数据框 data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 使用列表理解修改列名 new_column_names = [col.lower() for col in df.columns] df.columns = new_column_names print(df) ...
df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True) # 修改生效s.sort_values(na_position='first') # 空值在前# df按指定...
可以直接通过列索引获取指定列的数据, eg: df[column_name] 如果需要获取指定行的数据的话,需要通过ix方法来获取对应行索引的行数据,eg: df.ix[index_name] 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25