如何打印datafame所有列
时间: 2023-06-16 22:07:52 浏览: 90
可以使用以下代码将 DataFrame 的所有列打印出来:
```
print(df.columns.tolist())
```
或者,如果想要将整个 DataFrame 的内容打印出来,可以使用以下代码:
```
print(df)
```
这将打印出 DataFrame 中的所有行和列。但是,如果 DataFrame 中的列数很多,可能会导致输出内容过长而难以阅读。
相关问题
两个datafame,第一个datafame只有一列,第二个datafame有两列,合并第一个datafame和第二个datafame的第一列相同的地方合并,不同地方保留,保留的行在第二个datafame第二列中添加空值
可以使用 pandas 库的 merge() 函数来实现这个需求。
假设第一个 dataframe 的列名为 "column1",第二个 dataframe 的列名为 "column2" 和 "column3",代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建第一个 dataframe
df1 = pd.DataFrame({'column1': [1, 2, 3, 4]})
# 创建第二个 dataframe
df2 = pd.DataFrame({'column2': [1, 3, 5, 7], 'column3': ['A', 'B', 'C', 'D']})
# 合并两个 dataframe
result = pd.merge(df1, df2, how='outer', left_on='column1', right_on='column2')
# 在合并结果中添加空值
result['column3'] = result['column3'].where(result['column2'].notnull(), '')
print(result)
```
输出结果:
```
column1 column2 column3
0 1 1.0 A
1 2 NaN
2 3 3.0 B
3 4 NaN
4 NaN 5.0 C
5 NaN 7.0 D
```
解释一下代码:
- 首先创建了两个 dataframe,分别为 df1 和 df2。
- 使用 merge() 函数将两个 dataframe 按照 "column1" 和 "column2" 列进行合并,使用 outer join,并将结果保存在 result 变量中。
- 在合并结果中,使用 where() 函数将所有 "column2" 列为 NaN 的位置替换为空字符串。这是因为在合并时,如果某个值只出现在一个 dataframe 中,则在另一个 dataframe 中对应的位置会填充为 NaN。
pandas datafame添加一列
在Pandas DataFrame中添加一列,你可以按照以下步骤操作:
1. **创建新数据**:首先确定你要添加的新列的数据。这可以是一个列表、数组、单个值或者通过计算生成。
2. **指定列名**:给新列起一个名称,这是DataFrame中引用它的键。
3. **利用`assign`方法**:使用`pandas.DataFrame.assign()`函数将新数据和列名一起添加到DataFrame中。例如:
```python
import pandas as pd
# 假设你有一个名为df的现有DataFrame
new_column_name = 'NewColumn'
data_for_new_column = [0, 1, 2, 3, 4] # 这只是一个示例,实际可以是其他类型的数据
df = df.assign(**{new_column_name: data_for_new_column})
```
或者,如果你已经有了一些计算好的值,可以直接传入函数:
```python
df['NewColumn'] = some_function(df) # where `some_function`返回相应长度的序列
```
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