pd.DataFrame加标题

时间: 2023-11-03 09:13:48 浏览: 149
可以使用`columns`参数来为DataFrame添加标题。例如: ```python import pandas as pd data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35], 'Country': ['USA', 'Canada', 'UK']} df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'Country']) print(df) ``` 输出: ``` Name Age Country 0 Alice 25 USA 1 Bob 30 Canada 2 Charlie 35 UK ``` 在这个例子中,我们使用`columns`参数来为DataFrame添加标题。`columns`参数需要一个列表,其中包含DataFrame的列名。注意:列表中的列名顺序与DataFrame中列的顺序应该一致。
相关问题

pd.DataFrame加副标题

可以使用`MultiIndex`来实现DataFrame加副标题。具体操作如下: 1. 创建一个元组列表,其中每个元组包含两个字符串,分别为主标题和副标题。 ```python header = [('主标题1', '副标题1'), ('主标题2', '副标题2')] ``` 2. 将元组列表转换为`MultiIndex`对象。 ```python header = pd.MultiIndex.from_tuples(header) ``` 3. 创建一个空的DataFrame,并将`header`设置为其列索引。 ```python df = pd.DataFrame(columns=header) ``` 4. 向DataFrame中添加数据。 完整代码如下: ```python import pandas as pd # 创建一个元组列表,其中每个元组包含两个字符串,分别为主标题和副标题 header = [('主标题1', '副标题1'), ('主标题2', '副标题2')] # 将元组列表转换为MultiIndex对象 header = pd.MultiIndex.from_tuples(header) # 创建一个空的DataFrame,并将header设置为其列索引 df = pd.DataFrame(columns=header) # 向DataFrame中添加数据 df.loc[0] = [1, 2] df.loc[1] = [3, 4] print(df) ``` 输出结果: ``` 主标题1 副标题1 主标题2 副标题2 1 2 3 4 0 1.0 2.0 NaN NaN 1 NaN NaN 3.0 4.0 ```

python pd.DataFrame() columns

### 创建Pandas DataFrame并指定列 在Python中使用`pandas`库创建DataFrame时,可以通过多种方式来定义数据及其对应的列名。一种常见的方式是在初始化DataFrame时通过参数`columns`直接指定列名称。 下面是一个具体的例子: ```python import pandas as pd import numpy as np data = { 'Year': [2010, 2011, 2012], 'Sales': [250, 300, 350], 'Expenses': [200, 250, 300] } df = pd.DataFrame(data, columns=['Year', 'Sales', 'Expenses']) print(df) ``` 这段代码展示了如何利用字典形式的数据结构作为输入源,并显式指定了所需的列顺序[^2]。 另一种方法是从NumPy数组构建DataFrame的同时提供自定义的索引标签和列标签: ```python array_data = np.array([ [-1.736654, 0.327206, -1.000506, 1.235681], [1.216879, 0.506565, 0.889197, -1.478165], [0.091957, -2.677410, -0.973761, 0.123733], [-1.114622, -0.600751, -0.159181, 1.041668]]) custom_index = ['A', 'B', 'C', 'D'] custom_columns = ['O', 'P', 'K', 'L'] df_custom = pd.DataFrame(array_data, index=custom_index, columns=custom_columns) print(df_custom) ``` 此示例说明了当从二维数组创建DataFrame时怎样设置特定的行索引和列标题。
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import streamlit as st import pandas as pd import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import altair as alt from PIL import Image # st.header - 显示主标题 st.header('学习streamlit模块')#显示主标题 # st.subheader - 显示副标题 st.subheader('副标题用法')#显示副标题 # st.text - 显示文本 st.text('显示定宽文本') # st.markdown - 显示markdown文本 st.markdown('Streamlit <html>', True) st.markdown('Streamlit <html>', False) # st.code - 显示代码块 code = '''def hello(): print("Hello, Streamlit!")''' st.code(code, language='python') st.code(code, language='java') # st.write - 通用显示方法 st.write("2222") st.write(1234) st.write(pd.DataFrame({ '名字': [1, 2, 3, 4], '电话': [10, 20, 30, 50], })) # json a = { 'foo': 'bar', 'baz': 'boz', 'stuff': [ 'stuff 1', 'stuff 2', 'stuff 3', 'stuff 5', ], } st.json(a) st.write(a["stuff"][1]) # st.pyplot - 显示pyplot图表 arr = np.random.normal(1, 1, size=100) plt.hist(arr, bins=50) st.set_option('deprecation.showPyplotGlobalUse', False) st.pyplot() # st.altair - 显示altair图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) c = alt.Chart(df).mark_circle().encode(x='a', y='b', size='c', color='c') st.altair_chart(c) # st.vega_lite_chart - 显示Vega-Lite图表 df = pd.DataFrame(np.random.randn(200, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.vega_lite_chart(df, { 'mark': 'circle', 'encoding': {'x': {'field': 'a', 'type': 'quantitative'}, 'y': {'field': 'b', 'type': 'quantitative'}, 'size': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, 'color': {'field': 'c', 'type': 'quantitative'}, }, }) # st.line_chart - 显示折线图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.line_chart(chart_data) # st.area_chart - 显示区域图 chart_data = pd.DataFrame(np.random.randn(20, 3), columns=['a', 'b', 'c']) st.area_chart(chart_data) # st.map - 显示地图 df = pd.DataFrame(np.random.randn(1000, 2) / [50, 50] + [37.76, -122.4], columns=['lat', 'lon']) st.map(df) 请详细解释以上代码

import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt import BPNN from sklearn import metrics from sklearn.metrics import mean_absolute_error from sklearn.metrics import mean_squared_error #导入必要的库 df1=pd.read_excel(r'D:\Users\Desktop\大数据\44.xls',0) df1=df1.iloc[:,:] #进行数据归一化 from sklearn import preprocessing min_max_scaler = preprocessing.MinMaxScaler() df0=min_max_scaler.fit_transform(df1) df = pd.DataFrame(df0, columns=df1.columns) x=df.iloc[:,:4] y=df.iloc[:,-1] #划分训练集测试集 cut=4#取最后cut=30天为测试集 x_train, x_test=x.iloc[4:],x.iloc[:4]#列表的切片操作,X.iloc[0:2400,0:7]即为1-2400行,1-7列 y_train, y_test=y.iloc[4:],y.iloc[:4] x_train, x_test=x_train.values, x_test.values y_train, y_test=y_train.values, y_test.values #神经网络搭建 bp1 = BPNN.BPNNRegression([4, 16, 1]) train_data=[[sx.reshape(4,1),sy.reshape(1,1)] for sx,sy in zip(x_train,y_train)] test_data = [np.reshape(sx,(4,1))for sx in x_test] #神经网络训练 bp1.MSGD(train_data, 1000, len(train_data), 0.2) #神经网络预测 y_predict=bp1.predict(test_data) y_pre = np.array(y_predict) # 列表转数组 y_pre=y_pre.reshape(4,1) y_pre=y_pre[:,0] #画图 #展示在测试集上的表现 draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1); draw.iloc[:,0].plot(figsize=(12,6)) draw.iloc[:,1].plot(figsize=(12,6)) plt.legend(('real', 'predict'),loc='upper right',fontsize='15') plt.title("Test Data",fontsize='30') #添加标题 #输出精度指标 print('测试集上的MAE/MSE') print(mean_absolute_error(y_pre, y_test)) print(mean_squared_error(y_pre, y_test) ) mape = np.mean(np.abs((y_pre-y_test)/(y_test)))*100 print('=============mape==============') print(mape,'%') # 画出真实数据和预测数据的对比曲线图 print("R2 = ",metrics.r2_score(y_test, y_pre)) # R2 运行上述程序。在下面这一步中draw=pd.concat([pd.DataFrame(y_test),pd.DataFrame(y_pre)],axis=1);我需要将归一化的数据变成真实值,输出对比图,该怎么修改程序

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IE6下实现PNG图片背景透明的技术解决方案

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