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 #...
In [4]: t3 = pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(3,4),index=list("abc"),columns=list("WXYZ")) In [5]: t3 Out[5]: W X Y Z a 0 1 2 3 b 4 5 6 7 c 8 9 10 11 In [6]: t3.loc["a","Z"] Out[6]: 3 In [7]: type(t3.loc["a","Z"]) Out[7]: numpy.int...
# 查看DataFrame的列名column_names=df.columnsprint(column_names) 1. 2. 3. 运行上面的代码后,我们可以看到输出如下: Index(['Name', 'Age', 'City'], dtype='object') 1. 3.1 转换为列表 如果需要将列名转换为列表形式,可以使用以下代码: # 将列名转换为列表column_list=df.columns.tolist()print(col...
方法#1:使用DataFrame.iteritems(): Dataframe类提供了一个成员函数iteritems(),该函数提供了一个迭代器,该迭代器可用于迭代数据帧的所有列。对于Dataframe中的每一列,它将返回一个迭代器到包含列名称及其内容为序列的元组。 代码: import pandasaspd # List of Tuples students= [('Ankit',22,'A'), ('Swap...
很多时候,我们用Python处理数据,需要连接到Mysql、Postgresql等数据库,获取表数据,再构建pandas的DataFrame进行进一步处理。但是查询数据库结果集是没有表字段名称的,我们希望构建的DataFrame的列名和表字段一样。 直接上代码 这里以Postgresql数据库为例,Mysql数据库差不多,其他的自行改造。
问Python:如何在dataframe中遍历一系列列，检查特定值并将列名存储在列表中EN我正在尝试迭代数据帧中的一...
import polars as pl pl_data = pl.read_csv(data_file, has_header=False, new_columns=col_list) 运行apply函数,记录耗时: pl_data = pl_data.select([ pl.col(col).apply(lambda s: apply_md5(s)) for col in pl_data.columns ]) 查看运行结果: 3. Modin测试 Modin特点: 使用DataFrame作为基本...
DataFrame(lst) print(df) Output: 0 0 fav 1 tutor 2 coding 3 skills 2) Using a list with index & column names We can create the data frame by giving the name to the column and indexing the rows. Here we also used the same DataFrame constructor as above. Example: # import pandas...
read_csv函数,读取music.csv文件,存入变量df,此时,df为一个pandas DataFrame。 df = pandas.read_csv('music.csv') df pandas.DataFrame取列操作 此处,取第一列数据: df['Artist'] pandas.DataFrame取行操作 此处,取第二、第三行数据(⚠️注意,df[1:3]不包含左边界): df[1:3] pandas.DataFrame...
DataFrame.columns = [newName] df['Hour'] = pd.to_datetime(df['report_date']) df.rename(index = str,column= new_names) 删除列: #通过特征选取 data = data[['age']] #通过del 关键字 del data['name'] #通过drop函数 data.drop(['name'],axis=1, inplace=True) ...