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。
# 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DataFrame的列名,结果与columns属性相同。 4. 使用list()函数转换成列表 如果希望以列表的形式获取列名,可以使用list()函数将其转换: AI检测代码解析 # 转换为列表column_list=list(df.columns)print(column_l...
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....
两个DataFrame的运算实际是两个DataFrame对应元素的运算,将得到一个新的DataFrame。 df1 = pd.DataFrame({'D1':pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]), 'D2':pd.Series([11, 12, 13, 14, 15])}) df2 = pd.DataFrame({'D1':pd.Series([1, 1, 1, 1, 1]), 'D2':pd.Series([2, 2, 2, 2,...
Python向dataframe添加多列 、 我尝试创建一个数据帧,其中9个不同的列来自源数据帧中的1个列。我不知道我做错了什么。第一种方法总是有效,然后其他的就不起作用了。column_names = ["Red", "Orange", "Yellow","Green","Blue","Violet","Black","Brown"] dftcolorAgg = pd.DataFrame另外,每条语句又增...
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...
column_names = ["student_id", "age"]pd.DataFrame(student_data, columns=column_names)3、代码实现 importpandasaspddefcreateDataframe(student_data: List[List[int]]) ->pd.DataFrame:column_names= ["student_id", "age"]result_dataframe=pd.DataFrame(student_data, columns=column_names)returnresult_...
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, columns=column_names) 3、代码实现 import pandas as pd def createDataframe(student_data: List[List[int]])...
DataFrame.columns = [newName] df['Hour'] = pd.to_datetime(df['report_date']) df.rename(index = str,column= new_names) 删除列: #通过特征选取 data = data[['age']] #通过del 关键字 del data['name'] #通过drop函数 data.drop(['name'],axis=1, inplace=True) ...
# 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') ...