pandas入门: 获取dataframe的columns

最新推荐文章于 2025-04-02 01:15:00 发布
转载 最新推荐文章于 2025-04-02 01:15:00 发布 · 895 阅读 · 0 ·
CC 4.0 BY-SA版权
原文链接：https://blog.youkuaiyun.com/jp_666/article/details/104600231?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Edefault-6.control&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant.none-task-blog-2%7Edefault%7EBlogCommendFromBaidu%7Ede

本文探讨了深度学习在图像识别领域的最新进展，重点讲解了卷积神经网络在实际项目中的应用和优化策略，以及如何解决常见的挑战。
pandas.columns、get_dummies等用法
jjw_zyfx的博客
09-02 1635
columns import pandas as pd df = pd.DataFrame([ # (3,2) ['green' , 'A'], ['red' , 'B'], ['blue' , 'A']]) df.columns = ['color', 'grade'] # 相当于每一列的title df 执行结果： get_dummies # 就是将每一列中的元素进行分类，然后每一行中如果有此类就写
【跟着stackoverflow学Pandas】Select rows from a DataFrame based on values in a column -pandas 筛选
自由 平等~忠诚 奉献
08-05 9995
Select rows from a DataFrame based on values in a column -pandas 筛选 https://stackoverflow.com/questions/17071871/select-rows-from-a-dataframe-based-on-values-in-a-column-in-pandas pandas的筛选功能，跟excel的筛选功能类似，但是
pandas获取列名
weixin_44245188的博客
01-11 1487
print(ColNames,type(ColNames)) # 注意ColNames的类型是numpy.ndarray。print(ColNames,type(ColNames)) # 注意ColNames的类型是object。
Python DataFrame.Columns,Rows专题
u012655702的博客
11-09 542
print(type(df["Age"])) 打印出：1 打印出列和列名称 data.columns 和 data.columns.values。print(type(df[["Age"]]))，需要方括号里面再次添加一个方括号。如何打印出多列呢，print(df[["Age","Location"]])2.通过方括号可以进行单列的查询，Age是列名称，如果要打印DataFrame。
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 1392
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。
【Pandas】pandas DataFrame columns
weixin_39648905的博客
04-02 1029
`pandas.DataFrame.columns` 属性用于获取 DataFrame 的列标签。列标签是 DataFrame 中每一列的标识符，可以是字符串、整数或其他可哈希的对象。通过 `columns` 属性，可以查看、修改和操作 DataFrame 的列标签。
Python基础教程：Pandas DataFrame行列索引及值获取方法
最新发布
07-05
Pandas 的 DataFrame 是一种二维数据结构，它同时具备行索引和列索引。在之前的示例中，我们只介绍了列索引的使用。例如，创建一个简单的 DataFrame： 运行结果如下： 可以看到，行索引默认是自动生成的，从 0 开始...
每日一题2：获取DataFrame的大小
m0_63227758的博客
05-05 838
在Python中，pandas是一个非常流行的数据处理库，它提供了DataFrame这一数据结构来高效地处理表格化的数据。如果想查看一个DataFrame的行数和列数，可以使用.shape来实现。
Python数据分析库pandas入门：序列与DataFrame操作详解
本文将介绍几个关键知识点，帮助您入门pandas的基本操作。 1. **pandas序列（Series）** Pandas的核心数据结构之一是Series，它类似于一维数组或列表，但具有标签化的索引。通过`pd.Series`函数，我们可以创建一个...
Pandas统计分析基础：掌握DataFrame的常用操作.pptx
12-25
DataFrame对象具有多种属性和方法，例如values、index、columns、dtypes、size、ndim、shape等。这些属性和方法可以用来查看和访问DataFrame对象中的数据。 五、loc和iloc方法 loc和iloc方法是Pandas库中两个非常...
python 给DataFrame增加index行名和columns列名的实现方法
09-20
今天小编就为大家分享一篇python 给DataFrame增加index行名和columns列名的实现方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
[Pandas] DataFrame的columns属性
Hudas的博客
02-10 1万+
Pandas DataFrame的columns属性介绍
Pandas的DataFrame列columns操作(13)
qq_36622490的博客
11-18 5680
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", ...
修改dataframe的columns
weixin_45958231的博客
10-01 1400
列名的格式比较复杂，可以看出有四种情况： 英文+\n+中文 英文+\u2028+中文 英文+\n+英文 英文 需要稍微进行一下处理便于后面的分析，有中文的保留中文部分，‘ALF\nALF’变成’ALF’，'PVD’保持不变。主要使用正则表达式进行匹配。 ## 原始列名列表 col_names=list(data.columns) col=[] for i in range(len(col_names)): if re.findall(r"\u2028(.+)",col_names[i])!=[
【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 1730
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 DataFrame.columns用法及代码示例
热门推荐
weixin_44852067的博客
12-30 6万+
1.简介 ​ Pandas DataFrame是带有标签轴(行和列)的二维大小可变的，可能是异构的表格数据结构。算 术运算在行和列标签上对齐。可以将其视为Series对象的dict-like容器。它也是Pandas的主要数 据结构。 2.语法结构 作用：Pandas DataFrame.columns属性返回给定Dataframe的列标签。 DataFrame.columns param:None return:The column labels of the DataFrame.(列名) 3.代码实
dataframe更改columns
eason123666666的博客
10-18 4739
原数据： df1=pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4],'name':['aa','bb','cc','dd'],'class':[1,1,2,2]}) 1 id name class 0 1 aa 1 1 2 bb 1 2 3 cc 2 3 4 dd 2 方法一： 使用rename函数更改列名 df2=df1.rename(columns={'name':'stu_name','clas...
Pandas DataFrame用法总结
jancis的博客
06-03 1575
1、将某一列满足条件的数据的所在行提取出来 df_ori = pd.read_excel('F:\IVF\data\data_add_yuejing_time\data_arrange_no_null23.xlsx') df_new = df_ori[df_ori.iloc[:,-2]>=0.6] #将某一列满足条件(优质胚胎数/成熟卵子数>0.6)的数据行提取出来 df_new.to_excel('df_new.xlsx',index=False) 2、新建一个dataframe，向da
Python Pandas入门：创建DataFrame与基本操作
同样，列名可以通过`df.columns`获取，这里为`Index(['numbers'], dtype='object')`。 3. **访问与检索**： 通过索引或列名可以访问特定的行或列。在早期版本的Pandas中，使用`.ix[]`方法进行索引检索，但现在已经...
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
表情包 代码片
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值