在Python中打印DataFrame的列名是一个常见的操作,这通常需要使用Pandas库。以下是一个详细的步骤指南,包括代码示例: 读取DataFrame数据: 你需要有一个DataFrame对象。这个DataFrame可以从CSV文件、Excel文件等数据源加载,也可以手动创建。 获取DataFrame的列名: 使用columns属性来获取DataFrame的列名。这个属性返回一个Index...
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...
Empty DataFrameColumns: [date, open, high, low, close, volume]Index: [] 1. 将空值设为指定值 import pandas as pdfile = 'ohlcv.txt'df = pd.read_csv(file)print(df.fillna(0.0)) 1. 运行结果: >>>date open high low close volume0 19991110 29.50 29.80 27.00 27.75 0.01 19991111 27.58 28....
print(df[(df.语文==99) |(df.英语==99)]) 运行结果为: 序号 学号 姓名 年级 班级 语文 数学 英语 总分 名次 28 29 090802 丁能通 09 NaN 119 120 99 338 NaN 29 30 090203 沈丹妮 09 NaN 109 108 99 316 NaN Empty DataFrame Columns: [序号, 学号, 姓名, 年级, 班级, 语文, 数学, 英语, ...
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...
1、 df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111’,’B’:’121’},{‘A’:’1111’,’B’:’1211’}])print df.columns.size#列数 2 print df.iloc[:,0].size#行数 3 print df.ix[[0]].index.values…
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...
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(len(data)) #求出一共多少行 print (data.columns.size) #求出一共多少列 print(data.columns) #打印列索引名称 ...
以下是Python之DataFrame的使用: 1.定义DataFrame的方式(不带参、使用list、使用列标签) importpandas as pd df=pd.DataFrameprint(df) arr= [1,2,3,4,5] df=pd.DataFrame(arr)print(df) list= [["小明","20"],["小锋","28"]] df= pd.DataFrame(list,columns=["姓名","年龄"])print(df) ...
frame = pd.DataFrame(data) # 查看数据,数据类型为dataframe print("frame = \n{0} \ntype(frame) = {1}".format(frame, type(frame))) print("-" * 100) # .index查看行标签 # .columns查看列标签 # .values查看值,数据类型为ndarray