【pandas】DataFrame.columns

最新推荐文章于 2025-04-02 01:15:00 发布

原创

最新推荐文章于 2025-04-02 01:15:00 发布 · 409 阅读

0 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#pandas #python #开发语言

文章目录

1. 函数作用
2. 函数定义
3. 入参解析
4. 返回值解析
5. 函数逻辑说明
6. 使用心得
7. EXAMPLE
8. 源码

1. 函数作用

标志pandas中DataFrame的每一列的列名

2. 函数定义

属于 DataFrame 的属性值，非函数

DataFrame.columns

3. 入参解析

无

4. 返回值解析

返回DataFrame的所有列标签

5. 函数逻辑说明

属于 DataFrame 的属性值，非函数

6. 使用心得

7. EXAMPLE

代码

import pandas as pd

test = pd.DataFrame({
   
   'Name':

最低0.47元/天解锁文章

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

Bell_corp

关注关注

0
点赞
踩
0

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

专栏目录

Pandas笔记 · DataFrame.loc()和DataFrame.iloc()

Laurence的技术博客

12-08

1万+

本文将介绍 DataFrame.loc()和DataFrame.iloc()的各项基本操作。在介绍DataFrame的数据结构时，我们解释过label和position两个概念，这两个概念和loc()与iloc()两个操作息息相关。所以，在介绍这两个操作之前，我们再简单复习一下label和position：label: 对DataFrame的列或行（Index）的名称统称为label position: 对DataFrame的列或行（Index）的排序位置（0，1，2，…)统称为position 相应地：l

【pandas API】pandas.DataFrame.from_dict

y1040468929的博客

05-25

861

方法描述：类方法 DataFrame.from_dict(data, orient=‘columns’, dtype=None, columns=None)[source] 从字典构建DataFrame 从字典中通过列或者索引来构建DataFrame 参数列表：参数名：类型 data：dict Of the form {field : array-like} or {field : dict}. orient：{‘columns’, ‘index’, ‘tight’}, default ‘col

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

【Pandas】pandas DataFrame columns

热门推荐

Hudas的博客

02-10

1万+

Pandas DataFrame的columns属性介绍

Pandas.DataFrame.columns 属性·返回DataFrame的列名详解含代码含测试数据集随Pandas版本持续更新

数象限

01-04

1403

本文基于 pandas2.2.0 编写。随着pandas的stable版本更迭，本文持续更新，不断完善补充。

pyspark.sql.DataFrame与pandas.DataFrame之间的相互转换实例

01-21

代码如下，步骤流程在代码注释中可见： # -*- coding: utf-8 -*- import pandas as pd ...df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row1', 'row2'], columns=['c1', 'c2', 'c3']) #打印数据 pri

Pandas的DataFrame列columns操作(13)

qq_36622490的博客

11-18

5683

本章主要研究一下DataFrame数据结构如何修改、增删等操作。 13.1 rename修改列名字对一个dataframe的数据使用rename函数后返回新的dataframe，不影响原dataframe。 import pandas as pd import numpy as np val = np.arange(10, 60).reshape(10, 5) col = ["ax", ...

python pandas.DataFrame.values和pandas.DataFrame.columns的用法

Dontla的博客

08-01

2922

引用 pandas.DataFrame.values用于将pandas的DataFrame转换成numpy数组。 pandas.DataFrame.columns用于输出pandas的DataFrame的列标签（返回值类型为pandas.core.indexes.base.Index）。 ...

pandas中DataFrame用法（python）

yourgrandfather_的博客

03-21

7136

本文主要介绍了python库中pandas的知识，承接上一篇文章，这篇文章讲解DataFrame的基本语法，索引操作，常用属性，常用方法等等。还不赶紧点进来学习。

pandas的.columns和.index

weixin_30278311的博客

08-05

644

可以通过.columns和.index着两个属性返回数据集的列索引和行索引设data是pandas的一个DataFram类型的数据集。则data.index返回一个index类型的行索引列表，data.index.values返回的是行索引组成的ndarray类型。则data.columns返回一个index类型的列索引列表，data.columns.values返回的是列索...

Python——pandas模块—DataFrame数据结构

sinat_42247418的博客

12-23

2788

Python——pandas模块—DataFrame数据结构

【python数据分析基础】—对列操作：获取DataFrame不同的类型columns

sodaloveer的博客

09-21

1744

在DataFrame进行数据分析时，我们时常会想对DataFrame的所有列进行数据清洗操作，比如转换不同字段的数据类型，但如果DataFrame字段比较多，一列列数据引用进行数据处理显现效率比较低，使用DataFrame.columns方法获取的结果可以观察到列名和数据类型，但是无法直接对得到的结果进行操作。因此本文主要介绍返回DataFrame的列名的不同类型，我们对此进行操作。

Pandas基础知识--pd.DataFrame()

weixin_52317507的博客

09-14

3316

pd.DataFrame() 数据框基本知识

pandas.DataFrame.columns.format()和pandas.DataFrame.columns的区别

i徒然

01-10

3163

import pandas as pd df_a = pd.DataFrame(data=[['A', 'B', 'C'], ['A1', 'B1', 'C1']]) df_a.columns df_a.columns.format()

DataFrame的横向表头columns和纵向表头index

aoc68397的博客

09-07

5132

对于DataFrame表格来说，dataframe.columns返回的是横向的表头，dataframe.index返回的是纵向的表头 dataframe.loc['A', 'B']表示第A行B列的元素用DataFrame.set_index(keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False)可...

Python Pandas DataFrame.columns用法及代碼示例

qq_35969237的博客

07-27

2272

Pandas DataFrame是帶有標簽軸(行和列)的二維大小可變的，可能是異構的表格數據結構。算術運算在行和列標簽上對齊。可以將其視為Series對象的dict-like容器。這是 Pandas 的主要數據結構。