df.rename(columns={"old_name": "new_name"}) 1. 2. 指定列为 index df.set_index(["colname1"]) 1. 重置index df.reset_index() 1. drop: 如果为False原来的 行 index 会变为 列 index, 如果为True: 原来的行 index 丢掉 groupby df.groupby() 1.
方法二:df.rename(columns=mapper,inplace=True)等价于: df.rename(mapper : dict-like or function,axis=1,inplace=True),其中mapper :Function / dict values must be unique (1-to-1). 第二种方法思想更通用,可以发现rename()还可以对Index进行重命名。mapper+axis== colums=mapper or index=mapper 方法...
pandas.read_excel(io,sheet_name=0,header=0,names=None,index_col=None,dtype=None,...) io:字符串,文件的路径对象。 sheet_name:指定需要读取电子表格中的第几个sheet,既可以传递整数也可以传递具体的Sheet名称。 header:是否需要将数据集的第一行用作表头,默认为0,认为是需要的,None表示不需要,则列名为...
将第一行设置为header df_v2 = df_v1.rename(columns=df_v1.iloc[0]).drop(df_v1.index[0]) df_v2.head() How to Convert First Row to Header Column in Pandas DataFrame python - 将熊猫数据框的第一行转换为列名 - 代码日志
df.rename(columns={ 'category': 'category-size'}) 7、删除后出现的重复值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['city'].drop_duplicates() 8 、删除先出现的重复值: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df['city'].drop_duplicates(keep='last') 9、数据替换:...
例如,将数据框中的old_name列重命名为new_name列,可以使用以下代码:df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)在上述代码中,columns参数是一个字典,键为旧列名,值为新列名。 读取数据时指定列名:在读取数据时,可以通过read_csv等函数的header参数来指定列名所在的行数。例如,如果列名在第...
在这个例子中,pd.read_csv函数读取文件' data.csv '并将其转换为一个DataFrame,它有许多选项,如sep, header, index_col, skiprows, na_values等。 df = pd.read_csv('Popular_Baby_Names.csv', sep=';', header=0, index_col=0, skiprows=5, na_values='N/A') 这个例子读取CSV文件data.csv,使用...
names:指定列名,如果文件中不包含header的行,应该显性表示header=None index_col: 默认为None 用列名作为DataFrame的行标签。如果读取某文件,该文件每行末尾都有带分隔符,考虑使用index_col=False使panadas不用第一列作为行的名称。 usecols: 默认None 可以使用列序列也可以使用列名,如 [0, 1, 2] or [‘foo’...
data.rename_axis('index',inplace=True) 1. 修改列属性数据类型 data['country']=data['country'].astype('int') 1. 重新设置列索引范围 data.index = np.arange(1, len(data)+1) 1. 重置列索引,重新排序 data=data.reset_index(drop=True) ...
df.rename(columns=lambda x:x+1) 对列进行重命名 df.rename(columns={'oldname':'newname') 选择原名为oldname的列改名为newname df_tempx=lambda x:x+1) 对索引进行重命名 df.set_index('colnum_one') 更改索引 df_ori[df_ori.isnull().values==True] 显示有空值的行数据 In [38] #...