df=pd.read_csv('data.csv') 1. 这段代码会读取"data.csv"文件的内容,并创建一个名为df的DataFrame。 3. 打印column名字 在DataFrame创建好后,我们可以使用columns属性来打印column名字。可以使用以下代码打印column名字: print(df.columns) 1. 这段代码会打印DataFrame的column名字。 4. 运行代码并查看结果 在...
df = pd.DataFrame( np.random.randint(0, 100, size=(100, 25)), columns=[f'column{i}' for i in range(0, 25)] ) print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 现在,如果列数超过显示选项display.max_rows的值,则输出DataFrame可能不完整,如下所示。 仅显示一部分列(缺少第4列和第...
这里的Index是Pandas中的一个数据结构,用于存储轴标签(如行标签或列标签)。在这个例子中,它包含了DataFrame的列名。如果你只想要一个简单的列表形式的输出,可以将Index对象转换为列表: python print(list(column_names)) 这样,输出就会是一个简单的Python列表了。
print(df) 运行以上代码后,将创建一个带有行名和列名的DataFrame,输出结果应该如下(注意,原输出示例中存在格式错误,以下输出已修正): Column1 Column2 Row1 1 4 Row2 2 5 Row3 3 6 在这个例子中,我们创建了一个包含两列(’Column1’和’Column2’)和三行(’Row1’、’Row2’和’Row3’)的DataFrame。...
df为DataFrame的对象名 方括号之内的column_name就是新添加的列名称 values就是我们要添加的数据。如果这个列名column_name不在原有的DataFrame对象列名范畴之内,对它进行赋值,实际效果就是为这个DataFrame对象添加一个新列。 类似在DataFrame对象中添加行的操作,当对列进行赋值时,如果赋值的数量只有一个,不足以覆盖...
df['newColumn'] = [2, 4, 6, 8] #增加列 [/code] ```code import numpy as np import pandas as pd data = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),index = list("ABCD"),columns=list('wxyz')) print(data[0:2]) #取前两行数据 ...
print(df.loc[:,'swap_income']) #row,column name swap_income swap_open_time 0 1 2 1 2 4 swap_open_time 0 2 1 4 0 1 1 2 Name: swap_income, dtype: int64 3. 读取一列或者一行,转换为array,并进行统计计算 df = pd.DataFrame({'swap_income':[1,2],'swap_open_time':[2,4]})...
df= pd.DataFrame(data,index=["a","b"])print(df)print("---")print(df["age"])print("---") df.insert(1,column="score",value=[80,100])print(df)print("---")deldf["score"]print(df)print("---") df["score"] = pd.Series([80],index=["b"])print(df)print("...
print(df.info()) # 显示列名、非空值数量、数据类型等信息 5.选择列：column = df['Name'] # 选择 'Name' 列 6.选择行：row = df.loc[0] # 选择第一行 7.过滤行：filtered_df = df[df['Age'] > 28] # 选择年龄大于28的行 8.对 DataFrame 进行排序：sorted_df = df.sort_values(by='...
print(a["a1"],a[1]) #提取 1. 2. 输出 3 i 0.5 ii liucd iii dtype: object aa bb 1. 2. 3. 4. 5. 3 . DataFrame DataFrame表格型 (行\列 &索引) 1. 3.1 导入 csv 或 xlsx文件 df=pd.read_csv("nba.csv") df1=pd.DataFrame(pd.read_csv("nba.csv",header=10)) #真没看出来 ...