Дом » базы данных » Как получить имена столбцов из DataFrame?

Как получить имена столбцов из DataFrame?

341
Последнее обновление: 2021-02-07 11:47:10


Ответить:
Чтобы получить доступ к именам фрейма данных Pandas, мы можем использовать метод columns (). Например, если наш фрейм данных называется df, мы просто набираем print (df. columns ), чтобы получить все столбцы панд фрейм данных . После этого мы можем работать с столбцами , чтобы получить доступ к определенным столбцам , переименовать столбец и т. Д. В связи с этим, как мне получить имена столбцов в пандах? Один из способов переименовать столбцы в пандах - использовать df. столбцы из Pandas и напрямую присваивайте новые имена . Например, если у вас есть имена столбцов в списке, вы можете назначить список для имен столбцов напрямую. Это назначит имена в списке как имена столбцов для фрейма данных «gapminder». Следовательно, возникает вопрос, как выбрать столбец из DataFrame в R? Выбрать столбцы фрейма данных в R pull (): извлечение значений столбцов в виде вектора. select (): извлечение одного или нескольких столбцов в виде таблицы данных. select_if (): выбор столбцы на основе определенного условия. Вспомогательные функции - start_with (), termin_with (), contains (), match (), one_of (): выбор столбцов / переменных на основе их имен. В связи с этим, как мне изменить имя столбца в DataFrame? Вы можете использовать метод pandas rename (). DataFrame для изменения любой строки / имени столбца по отдельности. Укажите исходное имя и новое имя в формате dict, например {исходное имя : новое имя } для индекса / < b> столбцы из переименовать (). index предназначен для индекса name , а columns - для имени столбца . Как добавить столбец в фрейм данных Pandas? Есть несколько способов выполнить эту задачу. Метод №1: объявляя новый список как столбец. Вывод: Обратите внимание, что длина вашего списка должна соответствовать длине столбца индекса. в противном случае будет отображаться ошибка. Метод № 2: Используя DataFrame.insert () Вывод: Метод № 3: Использование метода Dataframe.assign (). Вывод: Вывод:

up