如果知道DataFrame的结构,可以直接通过字段名访问列名。 python print(df['A'].name) print(df['B'].name) print(df['C'].name) 使用columns.to_list()方法: 将列名转换为列表形式。 python column_names = df.columns.to_list() print(column_names
在工作中遇到需要对DataFrame加上列名和行名,不然会报错 开始的数据是这样的 需要的格式是这样的: 其实,需要做的就是添加行名和列名,下面开始操作下。...# a是DataFrame格式的数据集 a.index.name = 'date' a.columns.name = 'code' 这样就可以...
首先,我们需要导入Pandas库,并创建一个示例DataFrame。我们将通过一个字典来创建这个DataFrame。 importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[24,27,22],'City':['New York','Los Angeles','Chicago']}df=pd.DataFrame(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7....
2. 创建DataFrame实例 首先,我们需要创建一个Pandas DataFrame的实例,以便我们可以在这个数据结构上进行操作: importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedata={'Name':['Alice','Bob','Charlie'],'Age':[24,30,22],'City':['New York','Los Angeles','Chicago']}df=pd.DataFrame(data) 1. 2. 3. 4....
给DataFrame列名统一添加后缀名“表格1”或“表格2” df = df.add_suffix('_表格1') 2、查看表格数值缺失率等统计情况 import toad toad.detector.detect(df) 3、修改表格字符串内容 如:去掉字符串中的","和"." df['column_name'] = df['column_name'].str.replace(',', '').replace('.','') ...
在工作中遇到需要对DataFrame加上列名和行名,不然会报错 开始的数据是这样的 需要的格式是这样的: 其实,需要做的就是添加行名和列名,下面开始操作下。...# a是DataFrame格式的数据集 a.index.name = 'date' a.columns.name = 'code' 这样就可以...
使用rename函数修改列名：“`pythonimport pandas as pd# 假设已经有一个DataFrame df df = pd.DataFrame 使用rename函数修改列名 new_df = df.rename “`实现效果：原DataFrame：列名为’old_column_name’和’another_old_column’。修改后的DataFrame：列名被替换...
使用column_name.tolist()方法可以将DataFrame的某一列转换为List。 # 将列'A'转换为List column_list = df['A'].tolist() print(column_list) 输出: [1, 2, 3] 二、从List到DataFrame的转换 将List转换为DataFrame使用Pandas的pd.DataFrame()方法可以将List转换为DataFrame。如果List的长度不一致,需要指定...
DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame 为这些行中每个数据值增加了一个...
x=df[df['column_name']==content] 1. 2. 之三: df.query('code==""') 1. 多条件: # 多条件 df.query('code=="" | code==""') 1. 2. 多条件参考2,输入为list: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'a':[1, 2, 3, 4, 5, 6], ...