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...
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...
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['...
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'] ...
我当前正在尝试更改以下列名: Unnamed: 1 | Unnamed: 2 <--- Column names Alfa Beta 我使用过: df.rename(columns=lambda x: re.sub(r"Unnamed\:\s\d+"," ",x)) 用空格替换列名,但我想创建一个循环,以便可以自动替换到20 浏览31提问于2020-05-04得票数0 回答...
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_...
在Python中就是df.head(n = 10),打印数据尾部也是同样道理。 在Python中,我们则使用columns和index属性来提取,如下: # Extracting column names print df.columns # OUTPUT Index([u'Abra', u'Apayao', u'Benguet', u'Ifugao', u'Kalinga'], dtype='object') ...
description # 获取连接对象的描述信息 columnNames = [columnDes[i][0] for i in range(len(columnDes))] df = pd.DataFrame([list(i) for i in data], columns=columnNames) cur.close() conn.close() return df except Exception as e: data = ("error with sql", sql, e) return data #...
# Create a DataFrameobjectstu_df= pd.DataFrame(students, columns =['Name','Age','Section'], index=['1','2','3','4']) # Iterate over column namesforcolumninstu_df: # Select column contents by column # nameusing[]operatorcolumnSeriesObj=stu_df[column] ...