首先创建出一个列表headers,里面内容就是每列的名称,然后使用方法:df.columns = headers来将列名替换成我们刚才设置的。 headers = ["symboling","normalized-losses","make","fuel-type","aspiration", "num-of-doors","body-style", "drive-wheels","eng
print "Last Column Doubled:\n",2*df[df.columns[-1]] #NAN值乘以一个数后还是NAN print "Last Column plus NaN:\n",df[df.columns[-1]]+np.nan #非NAN值加上NAN后变为了NAN print "Zero filled:\n",df.fillna(0) #使用0替换NAN 运行结果: Null Values: Country Net primary school enrolment ...
（5）基本的数据集统计信息 print(df.describe())(6) Print data frame in a table 将 DataFrame 输出到一张表：print(tabulate(print_table, headers=headers))当「print_table」是一个列表，其中列表元素还是新的列表，「headers」为表头字符串组成的列表。（7）列出所有列的名字 df.columns 基本数据处理 （8...
您可以通过表示.csv的参数在read_csv或read_html构造函数中指定行索引。这样做的好处是可以自动删除所有前面应该是垃圾的行。headerRow number(s) to use as the column names, and the start of the data import pandas as pd from io import StringIO In[1] csv = '''junk1, junk2, junk3, junk4, ...
1Print(“Shape”, df.shape)2Print(“Length”, len(df)) 这里得到的数字与上一步的打印输出一致。 Shape (202, 9) Length202 (3)下面我们通过其他属性来考察各列的标题与数据类型,具体如下。 1Print(“Column Headers”, df.columns)2Print(“Data types”, df.dtypes) ...
columns,"\n") # Now, we will see how tolist() method will # convert this array into list # using tolist() method print("List of column headers") print(df.columns.values.tolist()) OutputIndex(['Peter', 'Harry', 'Tom', 'John'], dtype='object') List of column headers ['Peter...
column_headers = list(df.columns.values) 1. 以上面的csv文件为例,读取代码如下: import pandas as pd import numpy as np data = pd.read_csv(file1,header=0,index_col=0) # print(data) column_header = list(data.columns.values) print(column_header) ...
print "Column Headers", df.columns print "Data types", df.dtypes print "Index", df.index print "Values", df.values 注意:DataFrame带有一个索引,类似于关系数据库中的主键。我们既可以手动创建,也可以自动创建。访问df.index 如果需要遍历数据,请使用df.values获取所有值,非数字的数值在被输出时标记为na...
df=pd.read_csv("data.csv")columns_list=df.columns.tolist()print(columns_list) Python Copy 在上述示例中,我们使用了Pandas的.read_csv方法从CSV文件中读取数据,并获取了DataFrame中的列名列表。使用列名列表,我们可以轻松地访问DataFrame中的特定列。
.set_table_styles([headers,index_style]) .set_properties(**{'background-color':'#ECE3FF','color':'black'}) ) tmp_pivot_style 样式:设置特定单元格的背景颜色 下面的代码片段说明了如何使用pandas样式为DataFrame中的特定单元格设置自定义背景颜色。