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' 这样就可以修改过来。 9.7K30 python自动化系列之Panda
方法一:使用属性 columnsDataFrame 对象有一个 columns 属性,可以用来获取或设置列名。要修改列名,只需将新的列名分配给 columns 属性即可。 # 创建一个示例 DataFrame df = pd.DataFrame({'old_col_name': [1, 2, 3], 'another_old_col_name': [4, 5, 6]}) # 修改列名 df.columns = ['new_col_...
DataFrame有四个重要的属性: index:行索引。 columns:列索引。 values:值的二维数组。 name:名字。 这个类是Pandas最重要的类之一。 构建方法,DataFrame(sequence),通过序列构建,序列中的每个元素是一个字典。 frame=DateFrame构建完之后,假设frame中有'name','age','addr'三个属性,可以使用fame['name']查看属性...
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) 使用list()函数: 将columns属性返回的Index对象转...
DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引,也有列索引。 行索引:index 列索引:columns 值:values(numpy的二维数组) ds1 = pd.Series([1, 2, 3, 4], name="id") ds2 = pd.Series([10, 20, 30, 40], name="语文")...
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...
df.columns = ['new_name1', 'new_name2'] 方法2:使用rename方法 如果您只想修改部分列名,可以使用rename方法。这种方法不会修改原始DataFrame,而是返回一个新的DataFrame。 df = df.rename(columns={'old_name1': 'new_name1', 'old_name2': 'new_name2'}) ...
data = [[109, 119, 98], [106, 99, 85], [108, 110, 104], [102, 99]]#数据name = ['King','Order','God','Dd']#索引columns = ['语文','数学',"英语"]#列名df = pd.DataFrame(data=data, index=name, columns=columns)#使用指定数据、索引、列名创建DataFrameprint(df)print("---"...
python | 给DataFrame增加index行名和columns列名 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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 # a是DataFrame格式的数据集 a.index.name='date'a.columns.name='code'...
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DataFrame的列名,结果与columns属性相同。 4. 使用list()函数转换成列表 ...