pandas显示某一列

要显示 pandas DataFrame 中的某一列，可以使用以下语法：

df['column_name']

其中，`df` 是 DataFrame 的变量名，`column_name` 是要显示的列的名称。

例如，如果我们有一个 DataFrame 叫做 `data`，其中有一个名为 `age` 的列，我们可以使用以下语句显示该列：

data['age']

这将返回一个包含所有 `age` 列值的 Series 对象。

相关问题

pandas统计某一列中，每个类型的个数

在Pandas库中，如果你想统计DataFrame中某一列的不同值及其出现的次数，你可以使用`value_counts()`函数。这个函数会对指定列中的数据进行计数，并返回一个Series，其中索引是唯一的值，值是对应的频次。

例如，如果你有一个名为`df`的DataFrame，你想了解`column_name`列中各类型的数据出现的次数，可以这样做：

count_series = df['column_name'].value_counts()

这将返回一个按频率降序排列的Series。如果你想要原始值和计数值同时显示在一个DataFrame中，可以使用`unstack()`或者`pivot_table()`函数：

count_df = count_series.unstack()  # 或者 count_df = pd.DataFrame(count_series).pivot(index='counts', columns='values')

现在`count_df`是一个 DataFrame，列名是原始的类别值，行名是计数，对应单元格包含的是每个类别出现的次数。

画散点图如何取pandas的某一列来做横轴

在 Pandas 中，可以使用 DataFrame 的 plot 方法绘制散点图。要取其中的某一列作为横轴，只需要在调用 plot 方法时指定 x 参数即可。下面是一份示例代码，以说明如何取 Pandas 的某一列来做横轴绘制散点图：

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'x': [1, 2, 3, 4, 5],
    'y': [2, 4, 6, 8, 10]
})

# 绘制散点图，x 轴为 'x' 列，y 轴为 'y' 列
df.plot(kind='scatter', x='x', y='y')

# 显示图形
plt.show()

在上面的代码中，我们使用 DataFrame 的 plot 方法绘制散点图，并指定 x 参数为 'x' 列，y 参数为 'y' 列。这样就可以将 'x' 列的数据作为横轴绘制散点图了。