pd.columns.to_list()
时间: 2023-09-08 22:11:23 浏览: 116
这个命令可以用来查看一个 pandas DataFrame 的所有列名,返回一个列表形式的结果。其中 pd 是 pandas 库的别名,需要先导入 pandas 库。例如,如果我们有一个 DataFrame 叫做 df,我们可以使用如下代码查看它的所有列名:
```
import pandas as pd
print(df.columns.to_list())
```
这将会输出一个包含 df 所有列名的列表。
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解释这段代码importpandasaspdimportnumpyasnpimportstatsmodels.apiassmimportstatsmodels.formula.apiassmfdata_raod=r'C:\Users\chen\Desktop\原油峰强比选峰.xlsx'df=pd.read_excel(data_raod,sheet_name=1,header=0,index_col=0)#将第一列与第一行作为索引与列名dfRdata_df=pd.DataFrame()columnsdata_df=pd.DataFrame()forjinrange(0,19):columns_names=[]foriinrange(0,19):columns_names.append('{}/{}'.format(df.columns[j],df.columns[i]))#构建计算后的列名,储存在columns_names列表中columns_df=pd.DataFrame(columns_names).Tcolumnsdata_df=pd.concat([columnsdata_df,columns_df],axis=0)#print(columns_names)pd_data=df.apply(lambdax:x.iloc[j]/x,axis=1)#pd_data.drop(axis=1,columns=df.columns[:j+1],inplace=True)#pd_data.columns=columns_names#将计算后的数据赋予新的表名final_df=pd_data.groupby(by=pd_data.index).mean()#做平均取值#简单线性回归模型的求解,求解R方R_squared_list=[]foriinrange(len(final_df.columns)):x=final_df.indexy=final_df.iloc[:,i]regression_data=pd.DataFrame({'Y':y,'X':x})regression=smf.ols(formula='Y~X',data=regression_data)#这里面要输入公式和数据model=regression.fit()#模型拟合R_squared_list.append(model.rsquared)#提取R方,储存到列表中R_df=pd.DataFrame(R_squared_list).T#R_df.columns=final_df.columns#列名与R方R_df#输出R方系数值print('成功输出第'+str(j)+'列两两比值后的R方!')Rdata_df=pd.concat([Rdata_df,R_df],axis=0)Rdata_df.to_excel(r'C:\Users\chen\Desktop\R
这段代码中引入了Pandas、NumPy和statsmodels两个模块,用来读取并处理Excel文件中的数据。其中,pd.read_excel()函数用于从指定的Excel文件中读取数据,sheet_name参数表示读取的是第一个表格,header参数表示表格的第一行是标题,index_col参数表示表格的第一列是行索引。
# 构造数据集 share_characters = list( set(simple_feat.columns.tolist()) & set(week_feat.columns.tolist())) # 共有属性,包括id和一些基础特征,为每个特征块的交集 dataset = pd.concat([week_feat, simple_feat.drop(share_characters, axis=1)], axis=1)解释一下详细
这段代码的主要作用是将两个数据集 week_feat 和 simple_feat 合并成一个数据集 dataset。具体来说,首先通过 set 操作找到两个数据集中共同的特征(除了 id 和一些基础特征),存储在 share_characters 变量中。然后,将 week_feat 和 simple_feat 中除了 share_characters 外的特征合并,即将 simple_feat 中的 share_characters 特征删除后,再和 week_feat 进行合并。最终得到的数据集 dataset 包含了两个数据集中所有的特征,其中共同的特征只保留了一份。
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