在Python中,我们则使用columns和index属性来提取,如下: # Extracting column namesprint df.columns# OUTPUTIndex([u"Abra", u"Apayao", u"Benguet", u"Ifugao", u"Kalinga"], dtype="object")# Extracting row names or the indexprint df.index# OUTPUTInt64Index([0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8...
col_name=wb2.columns.tolist() ##从这一步开始定义新列 col_name.insert(3, 'bonus') ##新列放在第四列,因为代码是从0开始计数,所以括号里写的3。 df=wb2.reindex(columns=col_name) df['bonus'] = df['Salary'] *0.06 ##新列bonus是由Salary列的0.06倍得来的 print(df)...
我们可以通过访问这个属性来取出DataFrame的title,如下所示: AI检测代码解析 importpandasaspd# 创建一个DataFramedata={'Name':['Tom','John','Mike'],'Age':[20,30,25],'City':['New York','London','Paris']}df=pd.DataFrame(data)# 取出DataFrame的titletitles=df.columns.tolist()print(titles) 1....
# 选取了 df 中所有数值型(float 和 int)的列,并将这些列的名称存储在 cols_num 列表 cols_num = df.select_dtypes(include=['float','int']).columns.tolist() # 选取了 df 中所有分类型(object 和 category)的列,并将这些列的名称存储在 cols_cat 列表 cols_cat = df.select_dtypes(include=['o...
df.columns #读取表头 df.columns.to_list() #读取表头,并转格式为列表 df.columns.values.tolist() #读取表头,并转格式为列表,完全同上 2.2.2 获取全部数据 df.values #读取全部数据 df.head() #读取前n行数据,不加参数前5行 .tail() 2.2.3 获取行数或列数 df.shape #获取行数和列数,元组形式, ...
cols=df.columns.tolist(),把 df 的字段拿出来。这是一个list cols[:3]=['day','apm','num'] ,把列表的前3项的 nan ,替换成我们需要的字段名字。 df.columns=cols , 表示更新 df 的字段 df['num'].astype('float').astype('int') ,顺手把 num 字段的小数变整数。这里不能直接转整数,因为 p...
columns=['所属区县'],aggfunc=['count']) k = h.droplevel([0,1],axis=1) #删除指定的索引/列级别 c = ( Polar(init_opts=opts.InitOpts(theme=ThemeType.WONDERLAND)) .add_schema(angleaxis_opts=opts.AngleAxisOpts(data=k.columns.tolist(), type_="category")) ...
it is being used as the same manner as column values.columns :column, Grouper, array, or list of the previous . If an array is passed, it must be the same length as the data. The list can contain any of the other types (except list).Keys to group by on the pivot table column....
columns: print(column.name, column.type) 二、Python 从数据库读取数据从数据库读取数据是 Python 的另一个重要功能。我们可以使用 SQLAlchemy 的查询功能来执行 SQL 查询并获取结果。以下是一个示例,展示如何从 “users” 表中读取所有用户:2.1 执行查询并获取结果```pythonfrom sqlalchemy.orm import session...
data.columns#Index(['数据获取日期', '演员', '视频ID', '详细链接', '剧名', '状态', '类型', '来源平台', '整理#后剧名',# '更新时间', '上映时间', '语言', '评分', '地区', '上映年份', '简介', '导演', '差评数', #'评分人数',# '播放量', '更新至', '总集数', '第几...