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...
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5列),而其余列以多行方式打印。 尽管输出仍可读取,但绝对不建议保留列或...
获取DataFrame的列名: Pandas DataFrame提供了一个.columns属性,你可以通过这个属性来获取DataFrame的列名。这个属性返回一个Index对象,其中包含了所有的列名。 打印列名到控制台: 你可以直接使用print()函数来打印这个Index对象,它会自动格式化为一个列表的形式。 下面是完整的代码示例: python import pandas as pd # ...
99]]#数据name = ['King','Order','God','Dd']#索引columns = ['语文','数学',"英语"]#列名df = pd.DataFrame(data=data, index=name, columns=columns)#使用指定数据、索引、列名创建DataFrameprint(df)print("---")print(df[['语文','数学']])...
columns) # 查看DataFrame 对象中各个列的名称 print(df.axes) # 返回行标签和列标签 print(df.ndim) # 返回DataFrame的维度数 print(df.shape) # 返回数据维度信息 print(df.size) # 返回元素个数 print(df.values) # 返回数组部分,类似于一个行标签和列标签的NumPy数组 运行结果 Index(['EmpID', 'Name...
# 创建DataFrame并设置索引(行名)和列名 df = pd.DataFrame(data, index=['Row1', 'Row2', 'Row3'], columns=['Column1', 'Column2']) # 打印结果 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...
5. pd.DataFrame()-创建DataFrame 对象 【语法】pd.DataFrame(data,index,columns)data是必需参数，表示...
df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5, 4), index=list('ABCDE'), columns=list('wxyz')) print(df) # 取指定行 print(df.head(2)) print(df[1:2]) print(df.tail(4)) # 统计列数 print(df.columns.size) # 统计数据行数
Empty DataFrame Columns: [序号, 学号, 姓名, 年级, 班级, 语文, 数学, 英语, 总分, 名次] Index: [] 可以看出,第一个print()语句输出的结果中满足条件“语文或英语为99分”的有两条记录,替换语句执行以后,df中再没有满足条件“语文或英语为99分”的记录了。
在实际应用中,我们经常需要将DataFrame的内容输出或打印出来,以便于查看、调试和分析。本文将介绍几种常用的输出和打印DataFrame的方法。 1. 使用print()函数 最基本的方法是使用Python内置的print()函数。当你直接打印一个DataFrame对象时,Pandas会自动以美观的表格形式展示数据。 import pandas as pd # 创建一个简单...