使用rename方法或列赋值的方式对DataFrame中的列进行重命名: 使用rename方法: python df_renamed = df.rename(columns={'old_column1': 'new_column1', 'old_column2': 'new_column2'}) 使用列赋值的方式: python df.columns = ['new_column1', 'new_column2'] 验证列名是否已成功更改: 输出更改...
DataFrame中面向行和面向列的操作基本上是相同的,把行和列称作轴(axis),DataFrame是按照轴进行操作的,axis=0表示行轴;axis=1 表示列轴。 在操作DataFrame的函数中,通常有沿着轴来进行操作,沿着axis=0,表示对一列(column)的数据进行操作;沿着axis=1,表示对一行(row)的数据进行操作。 axis{0 or ‘index’, 1 ...
DataFrame 是一个表格型的数据结构,它含有一组有序的列,每列可以是不同的值类型(数值、字符串、布尔型值)。DataFrame 既有行索引也有列索引,它可以被看做由 Series 组成的字典(共同用一个索引)。如下图所示:整个表格是DataFrame,每一列就是一个Series。 DataFrame 构造方法如下: pandas.DataFrame( data, index,...
DataFrame.iloc 整型定位 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]) ...
(22.1)填充函数 fillna() Series/DataFrame (22.2)可以选择前向填充还是后向填充 023,重复值处理 (23.1)使用duplicated() 函数检测重复的行 (23.2)使用drop_duplicates() 函数删除重复的行 024,替换元素replace 025,数据映射map 026,修改索引名rename 027,重置索引reset_index和设置索引set_index 028,数据处理apply...
import pandas as pd # 创创建series series= pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个DataFrame对象 data = {'column_name': series} df = pd.DataFrame(data) # 重新设置索引,将原有的索引作为新的一列 df.reset_index(inplace=True) # 重命名新的列名 df.rename(columns={'index': 'new_col...
python--Pandas中DataFrame基本函数(略全) pandas里的dataframe数据结构常用函数。 构造函数 方法描述 DataFrame([data, index, columns, dtype, copy])构造数据框 属性和数据 方法描述 Axesindex: row labels;columns: column labels DataFrame.as_matrix([columns])转换为矩阵 ...
重命名 Pandas DataFrame 索引 我有一个没有标题的 csv 文件,带有 DateTime 索引。我想重命名索引和列名,但使用 df.rename() 仅重命名列名。漏洞?我的版本是 0.12.0 In [2]: df = pd.read_csv(r'D:\Data\DataTimeSeries_csv//seriesSM.csv', header=None, parse_dates=[[0]], index_col=[0] )...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 重命名列 df.rename(columns={'A': 'ColumnA', 'B': 'ColumnB'}, inplace=True) print(df) 2. 选择列(Select Columns) 应用场景:当你只需要DataFrame中的某些列...