SQL语句2 cursor1.execute(sql2) # 执行SQL语句2 read2=list(cursor1.fetchall()) # 读取结果2并转换为list后赋给变量 # 将读取结果转为pd.DataFrame格式,并设定columns,指定某列为index ls2=[] for i in read2: ls2.append(list(i)[0]) df1=pd.DataFrame(read1,columns=ls2).set_index('列名称'...
Columns: [序号, 学号, 姓名, 年级, 班级, 语文, 数学, 英语, 总分, 名次] Index: [] 可以看出,第一个print()语句输出的结果中满足条件“语文或英语为99分”的有两条记录,替换语句执行以后,df中再没有满足条件“语文或英语为99分”的记录了。 21.6记录合并 函数concat()的格式如下: concat([dataFrame1,...
Dataframe对象和Series对象使用reset_index函数一样,都返回使用默认自增索引的df import pandas as pd # 使用index_col参数指定索引列 df4 = pd.read_csv('../datas/data_set/1960-2019全球GDP数据.csv', encoding='gbk', index_col=['year']) print(df4) print(df4.reset_index()) # 读取数据 df =...
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' AI代码助手复制代码 这样就可以修改过来。 以上这篇python 给DataFrame增加index行名和c...
df = df.rename(columns={'A': 'X', 'B': 'Y'}) 这样,df 的列索引就变成了 ['X', 'Y']。 注意,rename() 方法返回的是新的 DataFrame,原始的 DataFrame 不会被修改。如果你想在原 DataFrame 上进行修改,可以将 inplace 参数设置为 True: ...
将各种文件格式的数据加载到DataFrame中非常简单。在以下示例中,我们将继续使用苹果和橘子数据,但这一次它来自各种文件。 从CSV读取数据 使用CSV文件,您只需要一行即可加载数据: df = pd.read_csv('purchases.csv')df 1. CSV没有像DataFrames这样的索引,因此我们需要做的只是在读取时指定index_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 ...
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'...
columns DataFrame的列标签。 dtypes 返回DataFrame中的数据类型。 empty 表示Series/DataFrame是否为空的指示符。 flags 获取与此pandas对象关联的属性。 iat 根据整数位置访问行/列对的单个值。 iloc 纯粹基于整数位置的索引,用于按位置选择。 index DataFrame的索引(行标签)。 loc 按标签或布尔数组访问一组行和列。
# 创建DataFrame对象 df = pd.DataFrame(data, index=rows, columns=cols) # 输出结果 print(df) 运行结果为: Col1 Col2 Col3 Row1 1 4 7 Row2 2 5 8 Row3 3 6 9 在上面的例子中,我们首先定义了一个包含三个列表的字典。然后通过指定行索引和列索引来创建一个新的DataFrame对象。最后使用print函数...