dataframe怎么设置columns

可以使用 pandas.DataFrame(columns=[column_list]) 方法来设置 dataframe 的列名。其中，column_list 是一个包含列名的列表。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(columns=['姓名', '年龄', '性别'])

这样就创建了一个空的 dataframe，它有三列，分别是姓名、年龄和性别。

相关问题

dataframe换columns

要将DataFrame中的columns换成新的columns，可以使用DataFrame的rename函数。该函数可以接受一个字典作为参数，字典的key为原来的column name，value为新的column name。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}
df = pd.DataFrame(data)

print('原始DataFrame:')
print(df)

# 定义一个新的columns字典
new_columns = {'A': 'Column_1', 'B': 'Column_2'}

# 使用rename函数将columns换成新的columns
df.rename(columns=new_columns, inplace=True)

print('替换后的DataFrame:')
print(df)

运行结果为：

原始DataFrame:
A B
0 1 4
1 2 5
2 3 6
替换后的DataFrame:
Column_1 Column_2
0 1 4
1 2 5
2 3 6

以上代码首先创建了一个包含两列数据的DataFrame，然后定义了一个新的columns字典。最后使用rename函数将原来的columns换成了新的columns，并将修改后的DataFrame打印出来。

DataFrame.columns

`DataFrame.columns` 是一个属性，用于返回 DataFrame 中所有列的名称。它返回一个 Index 对象，其中包含 DataFrame 的列名称。例如：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35], 'city': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data)

print(df.columns)

输出：

Index(['name', 'age', 'city'], dtype='object')