查看dataframe行和列的名称

您可以使用Pandas库中的DataFrame函数中的index和columns属性来查看DataFrame的行和列的名称。例如，对于一个名为df的DataFrame，您可以使用以下代码来查看行和列的名称：

print(df.index)  #打印行的名称
print(df.columns)  #打印列的名称

请注意，此处所提供的仅是一个示例，并且具体的代码可以根据您的实际情况进行调整。

相关问题

dataframe 输出dataframe行名称和列名称

可以使用DataFrame的index和columns属性来输出行名称和列名称，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print('行名称：', df.index)
print('列名称：', df.columns)

输出结果为：

行名称： RangeIndex(start=0, stop=3, step=1)
列名称： Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')

其中，行名称为RangeIndex对象，列名称为Index对象。如果想要输出具体的行数和列数，则可以使用shape属性：

print('行数：', df.shape[0])
print('列数：', df.shape[1])

输出结果为：

行数： 3
列数： 3

希望能够帮到你。

Python dataframe 行转列

要将Python的DataFrame进行行转列，可以使用pandas库中的pivot函数。首先，导入pandas库并创建一个DataFrame。然后，使用pivot函数将行转列，并指定id_vars参数为需要保留的列名，var_name参数为新列名的名称，value_name参数为新列中的值的名称。最后，打印转换后的DataFrame即可。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['John', 'Mary', 'Peter'],
    'math': [80, 90, 70],
    'english': [70, 85, 90],
    'science': [75, 95, 80]
})

# 使用pivot函数将行转列
df_pivot = pd.melt(df, id_vars=['name'], var_name='subject', value_name='score')

print(df_pivot)

这段代码将创建一个包含姓名、科目和分数的DataFrame，然后使用pivot函数将行转列，将科目作为新的列名，将分数作为新列中的值。输出结果将展示转换后的DataFrame。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [python处理表格dataframe-如何实现行转列和列转行？](https://blog.csdn.net/xili1342/article/details/129442403)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [python dataframe astype 字段类型转换方法](https://download.csdn.net/download/weixin_38617451/13766295)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]