使用.columns属性获取DataFrame的表头: 一旦您有了DataFrame对象,就可以使用.columns属性来获取其表头(列名)。这将返回一个Index对象,其中包含了DataFrame的列名。 python headers = df.columns print(headers) 输出将会是: text Index(['name', 'age', 'city'], dtype='object') 如果您希望将表头转换为列表形...
这段代码创建了一个包含三列(姓名、年龄和城市)的 DataFrame。 步骤3: 获取和打印列名称 现在我们可以获取 DataFrame 的列名称。Pandas 提供了方便的方法让我们获取这些信息。 headers=df.columns# 获取 DataFrame 的列名称print(headers)# 打印列名称 1. 2. 这段代码使用columns属性来获取 DataFrame 的列名,并将...
我们可以使用以下代码获取数据的表头信息: headers=data.columnsprint(headers) 1. 2. 通过以上步骤,我们可以成功地获取数据的表头信息。 类图 下面是一个简单的类图,展示了我们在这个过程中使用的主要类: Dataframe- data: DataFrame+ columns: Index+read_csv(filename: str) : DataFrame 在这个类图中,Dataframe类...
data.append(title) print("抓取的数据:", data) 2. 数据清洗与处理 使用pandas库对抓取的数据进行清洗和处理。 python 复制代码 import pandas as pd # 转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns=['Title']) # 去除重复数据 df.drop_duplicates(inplace=True) # 打印清洗后的数据 print("清洗后的...
二、DataFrame对象的结构 对内容的读取分有表头和无表头两种方式,默认情形下是有表头的方式,即将第一行元素自动置为表头标签,其余内容为数据;当在read_excel()方法中加上header=None参数时是不加表头的方式,即从第一行起,全部内容为数据。读取到的Excel数据均构造成并返回DataFrame表格类型(以下以df表示)。
一般,将爬取到的数据储存为DataFrame对象(DataFrame 是一个表格或者类似二维数组的结构,它的各行表示一个实例,各列表示一个变量)。 pandas保存数据到excel、csv pandas保存excel、csv,非常简单,两行代码就可以搞定: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df = pd.DataFrame(comments_list) #把comment...
response = requests.get(url,headers = headers) if response.status_code == 200: return response.text return None except: print('爬取失败') # beatutiful soup解析然后提取表格 def parse_one_page(html): soup =BeautifulSoup(html,'lxml')
那当然是加上一个headers啦。在自己的浏览器中输入about:version。会出现如图所示的画面。 我们就可以发现headers就在这里。下面我们尝试着通过request来进行一下自动进入网页。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 url=xxxx header=xxxx
csvfile.write(','.join(headers) + "\n") csvfile.write(','.join(row_1) + "\n") csvfile.write(','.join(row_2)) 2.2 用pandas写csv文件 使用pandas写csv文件需要先创建dataframe对象 import pandas as pd headers = ['name', 'age'] ...
headers = {'user-agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'} df = pd.DataFrame()foreinrange(0,121):print(f'正在爬取第{e}页') resposen = requests.get(f'https://bullet-ali.hitv.com/bullet/2021/08...