df = pd.read_csv('data.csv') 使用.columns属性获取列名: 一旦你有了DataFrame,就可以使用.columns属性来获取列名的列表。 python column_names = df.columns 打印或返回列名列表: 最后,你可以打印列名列表,或者将其返回以供后续使用。 python print(column_names) 综合以上步骤,完整的代码示例如下: python...
names = ['John', 'Emma', 'Tom']ages = [23, 28, 35]cities = ['New York', 'London', 'Paris']df = pd.DataFrame({'Name': names, 'Age': ages, 'City': cities})索引和选择数据 列的选择：可以通过列的名称来选择DataFrame中的列，使用df['column_name']的方式。name_column = df['...
row_index=df.index# 获取行索引print(row_index)# 输出行索引 1. 2. 注释:df.index将返回行索引的对象。通过打印它,我们可以看到当前的行索引。 步骤4: 获取列索引名称 类似地,我们也可以获取列索引名称。Pandas中的columns属性可以帮助我们获取列索引。 column_names=df.columns# 获取列索引print(column_names...
rename函数接受一个字典作为参数,该字典将原始列名映射到新列名。 new_column_names={'Name':'Full Name','Age':'Years','City':'Location'}df=df.rename(columns=new_column_names)print(df) 1. 2. 3. 上述代码将使用rename函数将原始列名更改为新列名,并打印输出修改后的DataFrame对象: 3. 使用.columns...
在这个例子中,我们创建了一个包含3列的DataFrame,并定义了一个名为get_column_names的函数,该函数通过row.index.tolist()获取每一行的列名,并返回一个包含列名的列表。然后,我们使用df.apply函数按行应用这个自定义函数,并将结果存储在column_names变量中。最后,我们遍历column_names并打印每一行的列名。 请注意,这...
df = pd.DataFrame(data) 2、访问列 要访问DataFrame中的某一列,可以使用以下方法: 使用点符号:df.column_name 使用方括号:df['column_name'] 要访问上面创建的DataFrame中的“姓名”列,可以使用以下代码: names = df.姓名 或者 names = df['姓名'] ...
如names=['来源表','索引列'] verify_integrity=False, # sort=None, #排序,布尔值:True、False,默认为无。True时会重新排序。False则出现警告,不重新排序。 copy=True,# ) 1.3.2增加一行 import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_...
解决方案:确保使用df.columns = new_column_names来更新列名。 问题2:列名中包含特殊字符或空格 原因:Pandas对列名的处理有一些限制,特殊字符或空格可能会导致问题。 解决方案:在修改列名之前,可以使用字符串处理方法(如str.replace)来清理列名。 代码语言:txt 复制 # 示例:替换列名中的特殊字符 new_column_names ...
df[行索引,列索引]或df[[列名1,列名2]] #使用切片操作选择特定的行 df[1:4] #传入列名选择特定的列 df[['a','c']] b. loc函数 当每列已有column name时,用 df [ ‘a’ ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index,且两者都很好输入,可以选择 .loc同时进行行列选择。
一、Python生态里的Pandas 五月份TIOBE编程语言排行榜，Python追上Java又回到第二的位置。Python如此受欢迎...