3)将字典传递给重命名方法,并将结果分配给新变量。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 movies.rename(columns=col_map).head() 原理 DataFrame上的.rename方法允许重命名列标签。可以通过给列属性赋值来重命名列。接下来将显示如何通过赋值给.column属性进行重命名。 扩展 在此处,更改了列名称。...
data.reset_index(drop=False, inplace=False) # drop:若为True,则原来的index直接扔掉;若为False,则原来的index作为新的一列加入到原dataframe里 # inplace:若为True则替换掉原dataframe;若为False,则生成一个新的dataframe。 删除index中,每一个index name的开头和结尾的空格: data1.index = data1.index.st...
reset_index(drop=False) 通过拆分 list/列表,一行变多行(分列后纵向堆叠):如果在DataFrame中,我们有某一列的值是一个列表,其他列的值都是单个的值。我们希望该列中,列表中的一个值就要新生成一行, 在新生成出来的行里面,其他列的值和原来一样: # 需要拆分的列 split_column_name = "City" # City有多个...
'B': '新列名B', 'C': '新列名C'} # 循环遍历字典,对每一对键值进行重命名操作 for old_name, new_name in column_mapping.items(): df.rename(columns=
Column1 Column2 Col3 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9 1. 2. 3. 4. 5. 3. 使用set_index()和reset_index()修改索引 # 设置新索引df.set_index('Col3',inplace=True)print("\n设置新索引后的 DataFrame:")print(df)# 重置索引df.reset_index(inplace=True)print("\n重置索引后的 DataFrame:...
Series对象:Each columnin a DataFrame is a Series 从df中获取 series 对象:df[col_name] 创建series 对象:ages = pd.Series([22, 35, 58], name="Age") 常用方法:Series.max(), Series.describe() DataFrame的增删改查 选择某行数据 data = food_info.loc[0] #使用loc[n]获取第n行数据,如果只是...
Pandas 数据结构 - DataFrame DataFrame 是 Pandas 中的另一个核心数据结构,类似于一个二维的表格或数据库中的数据表。 DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。 DataFrame 既有行索引也有列索引,它
] = df['column_name'].str.lower()# 将列转换为不同的数据类型df['column_name'] = df['column_name'].astype('new_type')# 将列转换为日期时间df['date_column'] = pd.to_datetime(df['date_column'])# 重命名列名df.columns = ['Cat', 'Mat', 'Xat'] # 重置DataFrame的索引df.reset_...
frame.reset_index() 二、数据表合并 1.merge pd.merge(left, right, how='inner', on=None, left_on=None, right_on=None, left_index=False, right_index=False, sort=False, suffixes=('_x', '_y'), copy=True, indicator=False) left:左边表格 right:右边表格 how:inner:取交集,outer:并集;le...
##.reset_index(drop = True) 不生成新列index 显示DF所有的行列 pd.set_option('display.max_rows', None) pd.set_option('display.max_columns', None) 选择DF满足多条件的部分 train_sample_1=model_off_train_1[(model_off_train_1.iloc[:,6].astype(int)<=20160615)&(model_off_train_1.iloc...