首先,我们需要将第二行的数据存储在一个列表中,然后使用pd.DataFrame()函数重新创建DataFrame,并将这个列表作为列名。 column_names=df.iloc[1].tolist()# 使用iloc选择第二行,并转换为列表df=pd.DataFrame(df.values[2:],columns=column_names)# 重新创建DataFrame,使用第
2. 创建DataFrame 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....
import pandas as pd def change_column_order(df, new_order): """ 改变DataFrame列顺序的函数 参数: df (pd.DataFrame): 需要改变列顺序的DataFrame new_order (list): 列的新顺序列表 返回: pd.DataFrame: 列顺序改变后的DataFrame """ # 检查新顺序列表中的列是否都在原DataFrame中 if not s...
选择多列 df[['Column1', 'Column2']] 使用方式: 通过列名选择DataFrame中的一列。 示例: 选择“Name”和“Age”列。...获取最大值,使用nsmallest获取最小值。...使用value_counts计算唯一值的频率 df['Column'].value_counts() 使用方式: 使用value_counts计算某列中每个唯一值的频率。.....
import pandas as pd def test(): # 读取Excel文件 df = pd.read_excel('测试数据.xlsx') # 插入列 df.insert(loc=2, column='爱好', value=None) # 保存修改后的DataFrame到新的Excel文件 df.to_excel('结果.xlsx', index=False) test() 3、插入多列 假设我需要在D列(班级)后面插入5列,表头名...
groupby([by, axis, level, as_index, sort, ...]) 使用映射器或一系列列对DataFrame进行分组。 gt(other[, axis, level]) 获取DataFrame和other的大于,逐元素执行(二进制运算符gt)。 head([n]) 返回前n行。 hist([column, by, grid, xlabelsize, xrot, ...]) 从DataFrame列生成直方图。 idxmax([...
DataFrame.insert(loc, column, value[, …])在特殊地点插入行 DataFrame.iter()Iterate over infor axis DataFrame.iteritems()返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows()返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first elem...
lastEle = df.loc[df.index[-1],column_name] ③访问某一列 df.列名或df['列名']的方式访问某一列 该方式只能访问一列,如果要访问多列请用上文①②讲的方法。 2.5.3、返回DataFrame的array形式:values 返回值类型为numpy.ndarray 只返回DataFrame中的值,而不返回label行和列。
Let’s now assume that management has decided that all candidates will be offered an 20% raise. We can easily change the salary column using the following Python code: survey_df['salary'] = survey_df['salary'] * 1.2 6. Replace string in Pandas DataFrame column ...
data = {'name':['python','java','c++'],'score':[95,90,99],'year':[2020,2021,2022]} print('字典data:',data) s3 = pd.DataFrame(data) print('DataFrame s3:\n',s3) print('s3.shape=',s3.shape) print('s3.index=',s3.index) print('s3.values=',s3.values) 字典data: {'name...