pandas dataframe获取列名、添加列名、列索引

1.获取列名

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})输出：a    b    c   d
0  1.0    a  NaN NaN
1  2.0    b  0.0 NaN
2  4.0  NaN  4.0 NaN
3  NaN  NaN  NaN NaN
4  7.0    d  NaN NaN
5  9.0    e  5.0 NaN

四种获取列名的方式：

print(df.columns) # 输出是一个index类型: Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object'), 可以进行遍历，其每一个元素是string,
print(list(df)) # 输出是一个list: ['a', 'b', 'c', 'd']
print(df.keys) # 输出是: <bound method NDFrame.keys of      a    b    c   d    ,不可以进行遍历
print(df.keys())# 输出是：Index(['a', 'b', 'c', 'd'], dtype='object').,可以进行遍历，其每一个元素是string

2.添加列名

如果一个矩阵，将其变为dataframe格式，没有列名，打印行数、列数以及选取某一列，选取某一列时，直接df[index]，注意想获取第三列，index应该等于2，列索引从0开始。

df = pd.DataFrame([[1, 2, 4, np.nan,7, 9], ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'],  [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5],  [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]])
print(df)
print(df.columns) # 会显示有多少列
print(df[2]) # 显示第三列，注意：列索引是从0开始
print(df.shape)  #输出是（4,6）4行6列输出：0    1    2   3    4    5
0    1    2  4.0 NaN    7    9
1    a    b  NaN NaN    d    e
2  NaN    0  4.0 NaN  NaN    5
3  NaN  NaN  NaN NaN  NaN  NaNRangeIndex(start=0, stop=6, step=1)0    4.0
1    NaN
2    4.0
3    NaN
Name: 2, dtype: float64

想给他们添加列名，使用方法如下：

df.columns=['a','b','c','d','e','f']
print(df)
print(df['a'])输出：0    1    2   3    4    5
0    1    2  4.0 NaN    7    9
1    a    b  NaN NaN    d    e
2  NaN    0  4.0 NaN  NaN    5
3  NaN  NaN  NaN NaN  NaN  NaNa    b    c   d    e    f
0    1    2  4.0 NaN    7    9
1    a    b  NaN NaN    d    e
2  NaN    0  4.0 NaN  NaN    5
3  NaN  NaN  NaN NaN  NaN  NaN0      1
1      a
2    NaN
3    NaN
Name: a, dtype: object

3.列名覆盖

如果一个dataframe已经有列名字，可以进行覆盖。或者是当你不确定是否有列名，那么直接复制吧，反正是可以直接覆盖，按照你想命名的列名称呼这一列即可：

df = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 4, np.nan,7, 9], 'b': ['a', 'b', np.nan, np.nan, 'd', 'e'], 'c': [np.nan, 0, 4, np.nan, np.nan, 5], 'd': [np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan, np.nan]})
print(df)
df.columns = ['aa', 'bb', 'cc', 'dd']
print(df)输出：a    b    c   d
0  1.0    a  NaN NaN
1  2.0    b  0.0 NaN
2  4.0  NaN  4.0 NaN
3  NaN  NaN  NaN NaN
4  7.0    d  NaN NaN
5  9.0    e  5.0 NaNaa   bb   cc  dd
0  1.0    a  NaN NaN
1  2.0    b  0.0 NaN
2  4.0  NaN  4.0 NaN
3  NaN  NaN  NaN NaN
4  7.0    d  NaN NaN
5  9.0    e  5.0 NaN

pandas dataframe获取列名、添加列名、列索引相关推荐

python怎么选取第几行第几列_python DataFrame获取行数、列数、索引及第几行第几列的值方法...
python DataFrame获取行数.列数.索引及第几行第几列的值方法更新时间:2018年04月08日 16:22:00 作者:小白九九下面小编就为大家分享一篇python DataFrame ...
pandas DataFrame数据重命名列名的几种方式
文章目录前言一部分列重命名二全部列重命名三 str 批量修改列名四读取csv文件重命名后记前言首先,我们创建一个5行4列的DataFrame数据作为示例,进行演示 import ...
Pandas DataFrame loc []访问一组行和列
Pandas DataFrame loc[] allows us to access a group of rows and columns. We can pass labels as well a ...
pandas dataframe删除空行或者空列dropna，一般删除指定行或者列drop
dropna参见https://blog.csdn.net/roamer314/article/details/84816171 df[~(df['col'].isnull())] #删掉空行 df. ...
python dataframe 取一行_python – Pandas dataframe获取每个组的第一行
我有一个pandas DataFrame如下. df = pd.DataFrame({'id' : [1,1,1,2,2,3,3,3,3,4,4,5,6,6,6,7,7], 'value' : [&q ...
python中pandas.DataFrame如何对行与列求和以及如何添加新行与列的示例
转载本文介绍的是python中DataFrame对行与列求和及添加新行与列的相关资料,下面话不多说,来看看详细的介绍吧. 方法如下: 导入模块: from pandas import DataFra ...
python pandas dataframe 获取除了指定列以外的所有列
假设有个dataframe叫做df,有['a','b','c','d','e','f','g']列,但是你只想要除了'e'列之外的所有列两种方法 1 del df['e'] 2 col = df.c ...
pandas DataFrame增加一行、一列、多行、多列
# 增加一行或者一列 import numpy as np import pandas as pd# 增加一行 df = pd.DataFrame(np.random.rand(4,5), colum ...
pandas to_csv 最左边多一列索引值问题处理
先看一个例子 import pandas as pdlist=[{'name':'张三','age':17},{'name':'李四','age':18},{'name':'王二','age':19} ...

pandas dataframe获取列名、添加列名、列索引

1.获取列名

2.添加列名

3.列名覆盖

pandas dataframe获取列名、添加列名、列索引相关推荐

最新文章

热门文章