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...
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...
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['...
然后,我们可以创建一个数据框并获取其列名称: # 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...
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'] ...
你打印 df[列名] 和 df[列名] .tolist() 试一下，两个都打印，先不要管他是什么对象还是数组 ...
在Python中,可以通过以下方式从`df.apply`调用中获取列名: 1. 使用`apply`函数的`axis`参数设置为1,表示按行应用函数。 2. 在自定义的函数中,通过`name`属性获取...
column_names = df.columns print(column_names) 输出: 代码语言:txt 复制 Index(['Name', 'Age', 'City'], dtype='object') 推荐的腾讯云相关产品:腾讯云数据万象(COS)是一种可扩展的对象存储服务,适用于存储和处理大规模非结构化数据。您可以使用腾讯云数据万象(COS)来存储和管理您的数据,并通过简单易用...
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。
df.rename(columns = {i:i.upper()},inplace = True) df.columns Output: Scenario2 In the code below we will be declaring an emptydictionarynamedcolumnnamesand then declare anothervariablenamedcount to 0 We would then be usingfor loopto iterate over all the columns of the Data Frame, where...