pandas columns 用法

pandas columns 是 DataFrame 中的一个属性，用于查看和操作 DataFrame 中的列。

以下是一些常用的 pandas columns 用法：

1. 查看 DataFrame 中的所有列名：使用 DataFrame 的 columns 属性。

   print(df.columns)

2. 重命名 DataFrame 中的列名：使用 DataFrame 的 rename() 方法。

   df.rename(columns={'old_name': 'new_name'}, inplace=True)

3. 添加新的列到 DataFrame 中：可以直接通过赋值语句给 DataFrame 新增一列。

   df['new_column'] = values

4. 删除 DataFrame 中的一列：使用 DataFrame 的 drop() 方法。

   df.drop('column_name', axis=1, inplace=True)

5. 选择 DataFrame 中的一列或多列：使用 DataFrame 的 loc[] 或 iloc[] 方法。

   # 选择单列
   df['column_name']
   df.column_name

   # 选择多列
   df[['column_name1', 'column_name2']]

   # 使用 loc[]
   df.loc[:, 'column_name']

   # 使用 iloc[]
   df.iloc[:, 0]  # 选择第一列

6. 修改 DataFrame 中的一列或多列：使用 DataFrame 的 loc[] 或 iloc[] 方法。

   # 修改单列
   df['column_name'] = new_values

   # 修改多列
   df[['column_name1', 'column_name2']] = new_values

   # 使用 loc[]
   df.loc[:, 'column_name'] = new_values

   # 使用 iloc[]
   df.iloc[:, 0] = new_values  # 修改第一列

7. 查看 DataFrame 中每一列的数据类型：使用 DataFrame 的 dtypes 属性。

   print(df.dtypes)

8. 对 DataFrame 中的某一列进行数值计算：直接对该列进行运算即可。

   df['column_name'] = df['column_name'] + 1

以上就是一些 pandas columns 的常用用法。