DataFrame变量名如何得知
时间: 2023-08-17 07:10:51 浏览: 106
若你已经在Jupyter Notebook中创建了一个DataFrame,你可以通过以下方式获得它的变量名:
1. 在创建DataFrame时,你可能已经为它分配了一个变量名。你可以搜索你之前创建的代码块,查找DataFrame创建语句并找到相应的变量名。
2. 如果你不确定是否已经创建了一个DataFrame变量,可以使用 `%who` 或 `%whos` 魔术命令来列出当前命名空间中的所有变量。在Notebook中运行这些命令,它们将显示所有已定义的变量及其类型。你可以检查这些变量的值,找到 DataFrame 对象。
3. 另外,你也可以使用 `dir()` 函数来列出当前命名空间中的所有变量和对象。通过检查列表中的对象,你可能能够找到你的DataFrame。
请注意,这些方法都是用于在Jupyter Notebook中查找已经存在的变量名。如果你还没有创建DataFrame,你需要根据你的数据和需求来创建一个新的DataFrame变量。
希望这些提示对你有所帮助。如果有任何其他问题,请随时提供更多信息,我会尽力帮助你。
相关问题
dataframe变量类型查看
要查看Pandas DataFrame中每列的变量类型,可以使用`dtypes`属性。例如,假设我们有以下DataFrame:
```python
import pandas as pd
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
'age': [25, 30, 35],
'gender': ['female', 'male', 'male']
}
df = pd.DataFrame(data)
```
可以使用以下代码查看每列的变量类型:
```python
print(df.dtypes)
```
输出结果如下:
```
name object
age int64
gender object
dtype: object
```
这表明`name`和`gender`列是字符串类型,而`age`列是整数类型。
怎么定义新的DataFrame变量
要定义一个新的DataFrame变量,你需要使用pandas库中的DataFrame()函数,并传递一个数据集作为参数。数据集可以是一个二维列表、一个字典、一个numpy数组等等。例如:
```
import pandas as pd
# 定义一个二维列表作为数据集
data = [[1, 'a'], [2, 'b'], [3, 'c']]
# 创建一个新的DataFrame变量
df = pd.DataFrame(data, columns=['num', 'char'])
print(df)
```
输出:
```
num char
0 1 a
1 2 b
2 3 c
```
在这个例子中,我们使用了一个二维列表作为数据集,并将其传递给DataFrame()函数。我们还指定了列的名称,以便DataFrame可以正确地解释数据集。最后,我们打印了新的DataFrame变量,它包含了我们定义的数据。