import pandas as pd # 创建DataFrame data = { 'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'City': ['New York', 'Paris', 'London'] } df = pd.DataFrame(data) # 获取列名 column_names = df.columns # 打印列名 print(column_names) 运行这段代码后,你将在控制台看到如下输出: text Index(['Name', 'Age', '...
1),('B', 2)],names=['Group', 'Number'])从 DataFrame 创建：df = pd.DataFrame({'A': [...
print(i) 1. 2. 1.12.3 iteritems 按列遍历 for column_name, Series_values in df_data.iteritems(): print(column_name) 1. 2. 2 Series 常用属性和方法 将DataFrame一列转化为Series import pandas as pd df_data = pd.read_csv('my_dataset\wx_data\PeMSD8\PeMSD8.csv', nrows=2934) one_da...
import pandas as pd import numpy as np # 创建一个示例DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9] } df = pd.DataFrame(data) # 获取NumPy数组和列名 array = df.values column_names = df.columns.tolist() print("NumPy Array:") print(ar...
The Python programming code below shows how to exchange only some particular column names in a pandas DataFrame.For this, we can use the rename function as shown below:data_new2 = data.copy() # Create copy of DataFrame data_new2 = data_new2.rename(columns = {"x1": "col1", "x3":...
1.df.index 将索引添加为新列 将索引添加为列的最简单方法是将df.index作为新列添加到Dataframe。考虑...
Pandas的to_csv()方法可以将DataFrame导出为CSV文件,我们可以使用它的header参数来去掉列名行。该参数可以接受一个布尔值或字符串列表。当该参数为True时,将包含列名行;当该参数为False时,将不包含列名行;当该参数为字符串列表时,将导出指定的列名行。
newdata = pd.DataFrame(data, columns=['c1', 'c2']) print(newdata) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. c1 c2 0 a 1 1 b 2 2 c 3 3 d 4 1. 2. 3. 4. 5. 1.3 中括号索引 data = pd.DataFrame({'c1': c1, 'c2': c2, 'c3': c3}) ...
在获取pandas dataframe中为True的列名称时,可以使用以下方法: 使用df.columns获取所有列的名称,然后通过布尔索引筛选出为True的列名称。 代码语言:txt 复制 true_columns = df.columns[df.loc[0] == True] 使用df.columns[df.any()]可以直接获取所有至少有一个True值的列名称。 代码语言:txt 复制 true_column...
dataframe.reindex(columns= [column_names])例：import pandas as pd import numpy as np df = pd....