可以使用df.columns命令对数据字段进行预览 df.columns 使用df.dtypes命令查看数据类型，其中，日期是日期...
columns=list(col_mapping))df.rename(columns=col_mapping, inplace=True)df.to_excel(writer, sheet...
df.info()>><class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:6entries,0to5Datacolumns(total4columns):# Column Non-Null Count Dtype---0a6non-nullint641b6non-nullbool2c6non-nullfloat643d6non-nullobjectdtypes:bool(1),float64(1),int64(1),object(1)memory usage:278.0+bytes 2、转换数值类型 数...
df.columns 提供列(标题)名称的列表。 df.shape 显示数据框架的维度,在本例中为4行5列。 图3 使用pandas获取列 有几种方法可以在pandas中获取列。...要获取前三行,可以执行以下操作: 图8 使用pandas获取单元格值 要获取单个单元格值,我们需要使用行和列的交集。...以下两种方法都遵循这种行和列的思想。 方...
df.to_excel("./qq_5201351.xlsx") 这样默认的写出来,也会面临一个问题,就是内容的每一列,会有默认的列索引(从0开始),内容的每一行会有行索引(从0开始),如下 对于内容每一列的索引(即表格第一行),我们可以加入 columns 参数,而内容的每一行的索引,我们可以将其值设置为False,修改后的代码如下: ...
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.rename({1: 2, 2: 4},...
sep:文件分割符号,to_csv()的sep默认为’,’,可指定任意字符作为分隔符 na_rep:将NaN转换为特定值。写入时NaN会被表示为空字符串,我们可能希望用其他值代替,如:‘- ’、‘/’、'NULL' 等 columns:选择部分列写入。保留部分列且按列排序,columns=['B列列名','A列列名'] ...
# Create a DataFrameobjectstu_df= pd.DataFrame(students, columns =['Name','Age','Section'], index=['1','2','3','4']) # gives a tuple of column name and series #foreach columninthe dataframefor(columnName, columnData)instu_df.iteritems(): ...
下面代码说明了如何使用' itertuples '访问元素。生成的行对象将索引作为第一个字段,然后是数据框的列。 for row in df[:1].itertuples(): print(row) ## accessing the complete row - index following by columns print(row.Index) ## accessing the index of the row...
for multi-index dataframetuples=[('A','a'),('A','b'),('B','a'),('B','b')]index=pd.MultiIndex.from_tuples(tuples)# Value corresponding to the indexdata=[2,4,6,8]# Creating dataframe using 'data' and 'index'df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=['value'])print(...