columns=['Name','Age','Grade'])# 输出指定列names=df['Name'].tolist()ages=df['Age'].tolist()grades=df['Grade'].tolist()print(names)# 输出:['Alice', 'Bob', 'Charlie', '
另一种输出列的方法是使用zip函数。zip函数可以将多个可迭代对象的元素逐个配对,然后返回一个由这些配对组成的新的可迭代对象。下面是一个示例代码,演示了如何使用zip函数输出列数据: data=[[1,4,7],[2,5,8],[3,6,9]]columns=list(zip(*data))forcolumnincolumns:print(column) 1. 2. 3. 4. 5. 6...
8, 9] }) # 删除列 B data_new = data.drop(columns=["B"]) print(data_new) # 或使用...
sections.pop(0)#将每个部分放入列表list =[]forsectioninsections[1:]:#将字符串拆分为几行,然后按空格拆分每行并转换为 DataFramelines = section.strip().split('\n')#print(lines)matrix = [line.split()forlineinlines] df=pd.DataFrame(matrix)#print(matrix)df.columns= df1['直径'] df.index= df...
在Python中,可以通过使用zip函数来把行变成列。下面是一个简单的示例: # 定义一个包含多行数据的列表 data = [ [1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9] ] # 使用zip函数将行转换为列 columns = list(zip(*data)) # 打印结果 for col in columns: print(col) 复制代码 以上代码将输出如下结果:...
print(list(gg)) 【例2】采用函数df.groupby([col1,col2]),返回一个按多列进行分组的groupby对象。 关键技术:对于由DataFrame产生的GroupBy对象,如果用一个(单个字符串)或一组(字符串数组)列名对其进行索引,就能实现选取部分列进行聚合的目的。 代码语言:javascript ...
Python module to align a simple (not nested) list in columns. Adapted from the routine of the same name inside cmd.py - rocky/pycolumnize
col_names=df.columns.tolist() col_names.insert(0, '新列1') df3=df.reindex(columns=col_names,fill_value=0) print(df3) # 在最前面插入一列,方法二 df3.insert(0,'新列2',new3) print(df3) 【瑜亮】老师在手机上编程的,真是太强了。
print(intf_df) ''' Dataframe从打印的结果可以看到 是一种二维矩阵的数据,非常符合我们的使用习惯 name desc 0 Eth1/1 netdevops1 1 Eth1/2 netdevops2 ''' intf_df.to_csv('as01_info.csv', index=False, columns=['name', 'desc'])
1In[4]:importphone2...:importpandasaspd3...:4...:5...:phone_list=[]6...:7...:foriinrange(1581330,1581339):8...:info=phone.Phone().find(str(i))9...:phone_list.append(info.values())10...:11...:# 创建DataFranme,并设置列名12...:df=pd.DataFrame(phone_list,columns=['...