python 显示 dataframe 列索引名称 dataframe列索引属性名 DataFrame结构DataFrame对象既有行索引,又有列索引行索引,表明不同行,横向索引,叫index,0轴,axis=0 列索引,表名不同列,纵向索引,叫columns,1轴,axis=1DatatFrame的属性shapedf.shape—形状df.index--行索引df.columns--列索引df.values—值—ndarraydf.T...
你可以使用DataFrame的.columns属性: column_names=df.columns# 获取DataFrame的列名 1. 步骤5:输出列名 最后,我们可以将获取的列名输出到控制台。可以使用print()函数来实现: print(column_names)# 输出列名 1. 完整示例代码 将以上所有步骤整合在一起,下面是完整的代码示例: importpandasaspd# 导入Pandas库# 创建...
python之pandas读取数据表的列名 我们在做数据分析的时候，需要看表的名字，以确定数据内容，那用pandas如何查看表的列名呢？具体代码如下：import pandas as pddata={"name":["小强","校长","小王","小李"],"age":["22","24","26","28"]}df=pd.DataFrame(data)print(df.columns)输入结果如下：
在Python中,使用Pandas库可以很方便地处理DataFrame数据。要获取DataFrame的列名,可以按照以下步骤操作: 导入Pandas库: 首先,需要导入Pandas库。这是处理DataFrame数据的基础。 python import pandas as pd 读取DataFrame数据: 接下来,可以创建一个DataFrame或者从文件(如CSV文件)中读取DataFrame数据。为了示例,这里创建一个...
本人小白一枚,正在自学python,pandas模块的DataFrame数据类型是一个处理表格数据的强大工具,下面是我对读取DataFrame内指定数据的方法进行了初步学习与探索。 一、直接用方括号[]取下标读取,DataFrame[列标签][行标签] 1、只用一个[],读取整列数据: 当DataFrame数据没有定义字符串列标签名时只能用序列数字读取对应列的...
1、pandas排序,并取前N列数据 # df_sorted = df.sort_values(by="列名")df_sorted=df.sort_values(by="Z")[:3]按Z列排序,并取前三行# 输出结果为:WXYZA0123B4567C891011 2、取行、取列DataFrame.loc,DataFrame.iloc - 取行DataFrame.loc,DataFrame.iloc ...
用pandas中的DataFrame时选取行或列: importnumpyasnpimportpandasaspdfrompandasimportSereis, DataFrameser=Series(np.arange(3.))data=DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index=list('abcd'),columns=list('wxyz'))data['w'] #选择表格中的'w'列,使用类字典属性,返回的是Series类型data.w #选择表格...
SQL中的select是根据列的名称来选取;Pandas则更为灵活,不但可根据列名称选取,还可以根据列所在的position(数字,在第几行第几列,注意pandas行列的position是从0开始)选取。相关函数如下: 1)loc,基于列label,可选取特定行(根据行index); 2)iloc,基于行/列的position; ...
在Pandas库中,可以使用.loc[]或.iloc[]方法来提取DataFrame中的特定行和列。 .loc[]:基于标签的索引,用于通过行标签和列标签进行选择。 .iloc[]:基于整数位置的索引,用于通过行号和列号进行选择。 示例代码: import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5,...
使用pandas时,经常会对某行、某列、满足条件的数据进行统计计算。 以下总结了pandas数据选择的常见方法,包括loc、iloc等方法的使用。 首先读取数据: df = pd.read_excel('zpxx.xlsx') 1. 1、元素、索引、列名获取 可以利用DataFrame的基础属性values、index、columns,分别获取元素、索引、列名 ...