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...
有时候DataFrame中的行列数量太多,print打印出来会显示不完全。就像下图这样: 列显示不全: 行显示不全: 添加如下代码,即可解决。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) #显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) #设置valu...
Pandas DataFrame columns 属性 实例 返回DataFrame 的列标签: importpandasaspd df=pd.read_csv('data.csv') print(df.columns) 运行一下 定义与用法 columns属性返回 DataFrame 中每列的标签。 语法 dataframe.columns 返回值 一个包含列标签的 Pandas 索引对象。
df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age']) print df 其output如下 - Name Age 0 Alex 10 1 Bob 12 2 Clarke 13 例子3 (Example 3) import pandas as pd data = [['Alex',10],['Bob',12],['Clarke',13]] df = pd.DataFrame(data,columns=['Name','Age'],dtype=float) print df ...
df=pd.DataFrame(dict) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 现在我们遍历列为了遍历列,我们首先创建一个数据框列的列表,然后遍历列表。 # 创建数据框列的列表 columns=list(df) foriincolumns: # printing the third element of the column ...
2. DataFrame 的属性 2.1 axes --- 返回行/列标签列表 l = [ ['zs', 12, 'm'], ['ls', 23, 'm'], ['ww', 22, 'm'] ] df1 = pd.DataFrame( l, columns=['name', 'age', 'gender'], index=['a', 'b', 'c'] ) print(df1) print() print(df1.axes) 2.2 columns --- 返...
df.rename(columns=lambda x:x.replace('yhhx_result.',''), inplace=True) #统一去掉列名的某个前缀 groupby 分组后进行筛选,并形成新的df df_group_small = pd.DataFrame(columns=df.columns) df_group_large = pd.DataFrame(columns=df.columns) ...
将使用DataFrame.columns属性以返回给定 DataFrame 的列标签。 # return the column labels result = df.columns # Print the result print(result) 1 2 3 4 5 返回了给定DataFrame的所有列标签。 4.总结 1.获取给定DataFrame所有的列名,可以进行后续列名的更改 2.获取给定DataFrame的列名,可以获取指定列名的值版...
本次输出与使用字典创建的DataFrame一样,与上述不同的是: 使用元组列表的时候,我们在使用pd.DataFrame()方法的时候需要传入参数columns以指定列名,columns列表的顺序也直接决定了生成的DataFrame列的顺序。 3. 使用字典列表DataFrame 跟使用元组列表一样,我们还可以使用字典列表进行DataFrame的创建: import pandas as pd ...
DataFrame.eval进行列级别运算 就像pandas.eval一样,DataFrame也拥有一个自己的eval方法,我们可以利用这个方法进行DataFrame里列级别的运算,例如: df = pd.DataFrame(rng.random((1000, 3)), columns=['A', 'B', 'C']) result1 = (df['A'] + df['B']) / (df['C'] - 1) result2 = df.eval(...