"marks": [85.10,77.80,91.54]}# Create DataFrame from dictstudent_df = pd.DataFrame(student_dict)# before renameprint(student_df.columns.values)# rename column names using functionstudent_df.rename(columns=str.upper, inplace=True)# after renameprint(student_df.columns.values)...
DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性shape,index,columns,values,dtypes,describe(),head(),tail() 统计属性Series: count(),value_counts(),前者是统计总数,后者统计各自value的总数 df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为True 修改列名 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI...
'''# 更快捷的 方法 使用 rename,可以分别为 index 和 column 来指定值# 使用 map 的方式来赋值df2 = df1.rename(index=str.lower, columns=str.upper)# 这种方法 照样是产生一个新的 dataframeprint(df2)''' 可以很轻松的 修改 dataframe 的 index 和 columns A B C beijing 0 1 2 shanghai 3 4 ...
DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level = None ) 参数介绍: mapper,index,columns:可以任选其一使用,可以是将index和columns结合使用。index和column直接传入mapper或者字典的形式。 axis:int或str,与mapper配合使用。可以是轴名称(‘index...
最常见的 Rename 操作是重命名 DataFrame 的列: importpandasaspd# 创建示例数据data={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35],'score':[85,92,78]}df=pd.DataFrame(data)# 重命名列df=df.rename(columns={'name':'student_name'...
df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...
df.rename(columns={'team':'class'}) 常用方法如下: df.rename(columns={"Q1":"a", "Q2": "b"}) # 对表头进行修改df.rename(index={0: "x", 1:"y", 2: "z"}) # 对索引进行修改df.rename(index=str) # 对类型进行修改df.rename(str.lower, axis=...
df.rename(columns={'team':'class'}) 常用方法如下: df.rename(columns={"Q1":"a", "Q2": "b"}) # 对表头进行修改 df.rename(index={0: "x", 1:"y", 2: "z"}) # 对索引进行修改 df.rename(index=str) # 对类型进行修改 df.rename(str.lower, axis='columns') # 传索引类型 df.ren...
#multile column updatedata.rename(columns={'Fruit':'Fruit Name','Colour':'Color','Price':'Cost...
修改行/列名:df.rename(index={'一':'one'}, columns={'col1':'new_col1'}) 调用属性和方法 删除行列。(两种方法:drop(),pop()) drop():inplace=False不改变原DataFrame中的行列, pop()方法直接在原来的DataFrame上操作,且返回被删除的列,与python中的pop函数类似 ...