除了Pandas库之外,我们还可以使用NumPy库来获取数据框的列名。NumPy是Python中一个功能强大的科学计算库,它提供了多维数组和矩阵的支持。要使用NumPy获取数据框的列名,我们需要将数据框转换为NumPy数组,并使用dtype.names属性获取列名。 首先,我们需要导入NumPy库: importnumpyasnp 1. 然后,我们可以使用to_numpy()
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) # 定义一个函数,获取每一行的列名 def get_column_names(row): column_names = row.index.tolist() return column_names # 使用apply函数按行应用...
Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理库,提供了丰富的数据结构和数据分析工具,其中包括获取列及其名称的函数。 在pandas中,可以使用以下函数来获取列及其名称: columns属性:可以通过DataFrame.columns属性获取DataFrame中所有列的名称。例如: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd data = {'Name': ['John'...
import pandas as pd import cudf import time # 使用 Pandas 加载数据 start = time.time() df_pandas = pd.read_csv('ecommerce_data.csv') pandas_load_time = time.time() - start # 使用 cuDF.pandas 加载数据 start = time.time() df_cudf = cudf.read_csv('ecommerce_data.csv') cudf_load...
class PandasUtil(object): def __init__(self,code,name): self.code = code self.name = name def test(self, excel_file): series = pd.Series([1,2,3,4],index=['A','B','C','D']) indexNamesArr1 = series.index.values indexNamesArr1[0] = 'E' ...
column_names = food_info.columns #获取所有的列名 dimensions = food_info.shape #获取数据的shape 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Index 默认情况下,使用pandas.read_csv()读取csv文件的时候,会默认将数据的第一行当做列标签,还会为每一行添加一个行标签。我们可以使用这些标签来访问DataFrame中的数据。
The Python programming code below shows how to exchange only some particular column names in a pandas DataFrame.For this, we can use the rename function as shown below:data_new2 = data.copy() # Create copy of DataFrame data_new2 = data_new2.rename(columns = {"x1": "col1", "x3":...
# 引入 Pandas库,按惯例起别名pd import pandas as pd #打印版本号 pd.__version__ 2. 数据导入 如何使用Python导入.xlsx文件,导入.xlsx文件的参数如下所示,关于read_excel参数比较多,只需要掌握常用的几个参数即可。 pd.read_excel(io, sheet_name=0, header=0, names=None, index_col=None,usecols=None...
import pandas as pd df = pd.read_csv("G:\\...\\NBA.csv",encoding='gbk') read_csv 的重要参数: filepath_or_buffer: # 文件的路径,URL或任何具有read()方法的对象。 sep : # 分隔符,默认为 , header: # 列名 , 默认为 header=0 取第0行做为数据集的列名 names: # 指定数据集的列名称,...
Get the minimum value of all the column in python pandas: # get the minimum values of all the column in dataframe df.min() This gives the list of all the column names and its minimum value, so the output will be Get the minimum value of a specific column in python pandas: ...