如何获取 pandas 所有函数方法名称

要获取Pandas中的所有函数和方法的名称，可以`dir()`函数来检查一个对象的属性和方法。在这种情况下，你可以使用`dir()`函数来检查`pandas`模块或`pandas`对象的属性和方法。

下面是获取Pandas所有函数和方法名称的示例代码：

import pandas as pd

# 获取pandas模块的所有函数和方法名称
pandas_functions = dir(pd)
print(pandas_functions)

# 获取DataFrame对象的所有方法名称
df = pd.DataFrame()
df_methods = dir(df)
print(df_methods)

运行上述代码后，你将获得一个包含Pandas模块所有函数和方法名称的列表，并且还将获得一个包含DataFrame对象所有方法名称的列表。

请注意，由于Pandas是一个功能强大且庞大的库，它拥有许多函数和方法，因此获取的列表可能会很长。

希望这个示例对你有所帮助！如果你还有其他问题，请随时提问。

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在pandas中如何获取所有sheet名称

在Pandas中，可以使用`pd.read_excel`函数读取Excel文件，并使用`sheet_name`参数指定要读取的表单。如果要获取所有sheet名称，可以使用`pd.ExcelFile`函数打开Excel文件，然后使用`sheet_names`属性获取所有sheet名称。以下是示例代码：

import pandas as pd

# 打开Excel文件
excel_file = pd.ExcelFile('example.xlsx')

# 获取所有sheet名称
sheet_names = excel_file.sheet_names

# 输出所有sheet名称
print(sheet_names)

其中，`example.xlsx`是要读取的Excel文件名称。`sheet_names`是一个列表，包含所有sheet名称。

pandas at函数

pandas中的at函数是用于访问DataFrame中指定行和列的单个元素的函数。通过指定行的索引和列的标签，可以使用at函数获取DataFrame中特定行和列的值。该函数的语法是df.at[row_label, column_label]，其中df是DataFrame的名称，row_label是行的索引，column_label是列的标签。

举个例子，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含了编号列。我们想要获取索引为2，列标签为"编号"的单个值，可以使用df.at[2, '编号']。如果想要修改这个值，可以通过df.at[2, '编号'] = new_value来实现。

另外，还可以使用loc函数来获取指定行的所有值，然后再用at函数来获取该行中某一列的值。例如，df.loc.at['编号']就可以获取到索引为2的行中"编号"列的值。

总结来说，pandas中的at函数是用于访问DataFrame中指定行和列的单个元素的函数，可以通过指定行的索引和列的标签来获取特定的值。同时，还可以使用loc函数来获取指定行的所有值，再用at函数来获取该行中某一列的值。