以下是使用.keys()方法获取数据框列名的示例代码: importpandasaspd# 创建一个示例数据框data={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'Gender':['Female','Male','Male']}df=pd.DataFrame(data)# 获取数据框的列名column_names=df.keys().tolist()print(column_names) 1. 2. 3. ...
在 pandas 中,可以使用columns属性来获取数据集的所有列名。 importpandasaspd# 创建一个示例数据集data={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[25,30,35],'Gender':['Female','Male','Male']}df=pd.DataFrame(data)# 获取数据集的列名column_names=df.columns.tolist()print(column_names) 1. ...
这里假设文件名为 'file.csv',且注释符号为 '#'。如果注释符号不是 '#',请将其替换成相应的符号。 获取列名: 代码语言:txt 复制 column_names = data.columns.tolist() 这将返回一个包含所有列名的列表。 Pandas 是一种强大且灵活的工具,适用于各种数据处理任务,包括数据清洗、数据转换、数据分析和数据可视化...
import statsmodels.api as sm correlation_matrix = sm.graphics.plot_corr(data.corr(),xnames=data.columns.tolist()) plotly 默认情况下plotly这个结果是如何从左下到右上运行对角线1.0的。这种行为与大多数其他工具相反,所以如果你使用plotly需要特别注意 import...
import pandas as pd df_data = pd.read_csv(data_file, names=col_list) 显示原始数据,df_data.head() 运行apply函数,并记录该操作耗时: for col in df_data.columns: df_data[col] = df_data.apply(lambda x: apply_md5(x[col]), axis=1) 显示结果数据,df_data.head() 2. Polars测试 Polars...
columns: print(f"Column {column}: {df[column].tolist()}") return df # 示例使用 file_path = 'example.xlsx' df_columns = read_excel_by_columns(file_path) 「按行处理数据」: 使用df.iterrows() 方法按行迭代 DataFrame。 在每次迭代中,index 是行索引,row 是包含该行数据的 Series。 示例中...
代码分为两个主要函数:json_to_dfcf 和 generate_stat_data。第一个函数负责通过东方财富 API 获取 K 线数据,而第二个函数负责计算 16 种不同的技术指标。 其余的二十多个函数为计算技术指标的函数,不过多的阐述,详情见代码。 json_to_dfcf 函数: 通过东方财富 API 获取指定股票的 K 线数据,并将其转换为...
将生成的表写回汇总表即可,涉及的内容稍微比较复杂。由于直接使用dataframe.to_excel会覆盖原excel导致只有一张sheet,其他全部丢失,需要利用pd.ExcelWriter,具体见代码。删除原来的汇总表并写入新的汇总表。因为新写入的sheet会置于末尾,可以用list.insert(0, list.po...
header: int, list of int, default 'infer' Row number(s) to use as the column names, and the start of the data. Default behavior is to infer the column names: if no names are passed the behavior is identical to ``header=0`` and column ...
def change_dtypes(col_int, col_float, df): ''' AIM -> Changing dtypes to save memory INPUT -> List of column names (int, float), df OUTPUT -> updated df with smaller memory --- ''' df[col_int] = df[col_int].astype('int32') df[col_float] = df[...