pandas DataFrame.columns 属性有什么作用？

  • Z时代
  • 2024-01-10
  • 分类：综合

DataFrame 是 pandas 的二维数据结构，用于以表格格式存储标记数据，DataFrame 具有行索引标签和列索引标签，用于表示元素（值）地址。

通过使用这些行/列标签，我们可以访问 DataFrame 的元素，也可以进行数据操作。

如果你想分别从 DataFrame 中获取列标签，那么我们可以使用pandas.DataFrame“columns”属性。

示例 1

在此示例中，我们将 columns 属性应用于 pandas DataFrame 以获取列标签。

# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']])
print("DataFrame:")
print(df)
# get the column labels
result = df.columns
print("Output:")
print(result)
输出结果

输出如下 -

DataFrame:
  0 1 2 3 4 5
0 A B C D E F
Output:
RangeIndex(start=0, stop=6, step=1)

对于这个例子，我们在创建时没有初始化 DataFrame 的列标签。并且列标签由 pandas DataFrame 构造函数自动分配。

这些标签是从 0 到长度 1 的整数值，称为 RangeIndex 值。

示例 2

现在，通过将值列表发送到DataFrame.columns属性“df.columns”来更新自动创建的列名/标签。

# importing pandas package
import pandas as pd
# create a Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame([['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F']])
print("DataFrame:")
print(df)
# set the column labels
df.columns = ['C1','C2','C3','C4','C5','C6']
print("列名已更新：")
print(df)
输出结果

输出如下 -

DataFrame:
  0 1 2 3 4 5
0 A B C D E F
列名已更新：
  C1 C2 C3 C4 C5 C6
0  A  B  C  D  E  F

df.columns通过将这些标签发送到属性，列标签从 RangeIndex 值更新为 C1、C2、C3、C4、C5、C6 。

以上是 pandas DataFrame.columns 属性有什么作用？ 的全部内容， 来源链接： utcz.com/z/297298.html

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