python column_names = list(df.columns) print(column_names) 使用info()方法: 虽然info()方法主要用于获取DataFrame的概述信息,但它也会输出列名。 python df.info() 在实际应用中,可以根据具体需求选择最合适的方法。最常用的方法是使用columns属性,因为它简洁且易于理解。
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...
方法1:使用columns属性 # 查看列名column_names=df.columnsprint(column_names) 1. 2. 3. 这个代码段将输出: Index(['Name', 'Age', 'City'], dtype='object') 1. 方法2:使用keys()方法 # 使用 keys() 方法查看列名column_keys=df.keys()print(column_keys) 1. 2. 3. 这个方法同样会返回DataFram...
print(column_names)# 输出列名 1. 完整示例代码 将以上所有步骤整合在一起,下面是完整的代码示例: importpandasaspd# 导入Pandas库# 创建DataFramedata={'姓名':['小明','小红','小刚'],'年龄':[20,21,22],'成绩':[90,80,70]}df=pd.DataFrame(data)# 通过字典创建DataFrame# 获取并输出列名column_name...
使用 pd.DataFrame():pd.DataFrame(student_data) #将允许我们将 2D 列表转换为 DataFrame。我们可以使用 columns 参数设置自定义列名。首先，我们按照列名在 DataFrame 上的显示顺序创建一个列名列表。然后，我们将在调用 pd.DataFrame() 函数时将列表作为参数提供。column_names = ["student_id", "age"]pd.D...
first_chunk = next(reader) column_names = first_chunk.columns.tolist() 打印列名或进行其他操作。 代码语言:txt 复制 print(column_names) 这样就可以从大文件中获取列名了。 对于大文件的处理,还可以使用pandas的其他功能,如条件筛选、数据转换、数据分析等。如果需要对大文件进行更复杂的操作,可以使用...
【818】Python dataframe 重命名列名 参考:pandas: Rename column/index names (labels) of DataFrame rename(columns={字典}) 例子: print(df.rename(columns={'A': 'Col_1', 'C': 'Col_3'})) # Col_1 B Col_3 # ONE 11 12 13 # TWO 21 22 23 # THREE 31 32 33分类...
pd.DataFrame(student_data) #将允许我们将 2D 列表转换为 DataFrame。 我们可以使用 columns 参数设置自定义列名。首先,我们按照列名在 DataFrame 上的显示顺序创建一个列名列表。然后,我们将在调用 pd.DataFrame() 函数时将列表作为参数提供。 column_names = ["student_id", "age"] pd.DataFrame(student_data,...
Example 1: Change Names of All Variables Using columns AttributeExample 1 explains how to rename the column names of all variables in a data set.The following Python code uses the columns attribute to create a copy of our DataFrame where the original header is replaced by the new column ...
# 创建一个数据框df=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]})# 获取列名称column_names=df.columns# 打印列名称print(column_names) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 输出结果为: Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object') ...