pandas索引提取 pythonpandas多層列名？
pythonpandas多層列名？本文主要介紹用python獲取熊貓列名的幾種方法。示例代碼介紹得非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作都有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值雖然獲取數(shù)據(jù)幀是一個(gè)比較簡(jiǎn)單的操作，但有時(shí)手邊寫(xiě)不出
pythonpandas多層列名？
本文主要介紹用python獲取熊貓列名的幾種方法。示例代碼介紹得非常詳細(xì)，對(duì)大家的學(xué)習(xí)或工作都有一定的參考學(xué)習(xí)價(jià)值
雖然獲取數(shù)據(jù)幀是一個(gè)比較簡(jiǎn)單的操作，但有時(shí)手邊寫(xiě)不出來(lái)，所以這里有一個(gè)總結(jié)記錄：
1。列表下推
數(shù)據(jù)=pd.readcsv（”數(shù)據(jù)/收據(jù)代碼）卷.csv“）
打?。╗column for column in data]）]；[print result
][”count“，”suc“，”fail“，”wait pay“，”sucratio“，”time“
2。通過(guò)columns字段返回numpy數(shù)組
print（data.columns.values數(shù)據(jù)列)
#打印結(jié)果
[“計(jì)數(shù)”“成功”“失敗”“等待付款”“成功比率”“時(shí)間”
]3。直接使用list關(guān)鍵字返回列表
print（list（data））]print result
[“count”，“succ”，“fail”，“wait pay”，“succratio”，“time”
]4測(cè)向列返回可轉(zhuǎn)換為列表的索引
按tolist（）打印，或列表（數(shù)組）（data.columns.tolist目錄（））
#打印結(jié)果數(shù)據(jù).列返回的是索引對(duì)象<class“3.core.索引. 基本索引“>
[”count“，”succ“，”fail“，”wait pay“，”succtrio“，”time“
]以上是本文的全部?jī)?nèi)容
分享熊貓選擇特定索引行的方法，希望對(duì)您有所幫助：
>>>>>導(dǎo)入numpy作為NP
>>>導(dǎo)入panda作為NP
pd
>>> index=np.數(shù)組（[2,4,6,8,10]）
>>>>數(shù)據(jù)=np.數(shù)組（[3,5,7,9,11]）
>>>>數(shù)據(jù)=pd.數(shù)據(jù)幀（{“num”：data}，index=index）
>>>打?。〝?shù)據(jù)）
num
2 3
45
6 7
8 9
10 11
>>>選擇索引=索引[索引> 5
]>>>打?。ㄟx擇索引）
[6 8 10
]>>>數(shù)據(jù)[“num”]。loc[選擇索引
]6 7
8 9
10 11
名稱(chēng)：num，數(shù)據(jù)類(lèi)型：int32
>>
注意不能使用iloc。Iloc以數(shù)組的形式訪(fǎng)問(wèn)序列，下標(biāo)從0:]>>>> data[“num”]開(kāi)始。Iloc[2:5
]6 7
8 9
10 11
名稱(chēng)：num，數(shù)據(jù)類(lèi)型：int32
>>>>數(shù)據(jù)[“num”]。Iloc[[2,3,4
6 7
8 9
10 11
名稱(chēng)：num，數(shù)據(jù)類(lèi)型：int32
>>>數(shù)據(jù)[“num”]
>>>
嘗試
在panda中創(chuàng)建空數(shù)據(jù)幀類(lèi)似于創(chuàng)建空字典。
例如：empty=]1.數(shù)據(jù)幀（{“name”：“，“age”：“，“sex”：“}）如果要將一行數(shù)據(jù)插入到空中，可以使用相同的方法。
（1）首先，創(chuàng)建數(shù)據(jù)幀。請(qǐng)注意，您需要在此處添加index屬性new
=1.數(shù)據(jù)幀（{“name”：“”，“age”：“”，“sex”：“”}，index=[“0”]）。
（2）然后，開(kāi)始插值。ignore_u2;Index=true，它可以幫助您忽略索引并自動(dòng)增加索引。
空。追加（新建，忽略索引=真）
（3）最重要的是，賦值為空。
空
=空。追加（new，ignore_u2;Index=true）
否則，永遠(yuǎn)不會(huì)寫(xiě)入數(shù)據(jù)。