pd.DataFrame(data,columns的使用方法
时间: 2023-03-01 12:54:57 浏览: 548
`pd.DataFrame(data, columns)` 是用于创建一个 Pandas DataFrame 的函数,其中:
- `data` 参数代表数据,可以是以下任一类型的数据:数组(如 NumPy 数组或列表)、字典、结构化数组等。
- `columns` 参数代表 DataFrame 列的名称,是一个列表。如果不指定,将使用从 0 开始的整数作为列名。
例如:
```
import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Jane', 'Jim'],
'Age': [30, 29, 35],
'City': ['New York', 'London', 'Paris']}
df = pd.DataFrame(data, columns=['Name', 'Age', 'City'])
```
这样就创建了一个名为 `df` 的 DataFrame,其中包含三列,分别为 "Name"、"Age" 和 "City"。
相关问题
pd.DataFrame(columns=
pd.DataFrame(columns= 是用来创建一个空的DataFrame,并指定列名的。你可以在括号中输入列名,以列表的形式传递给columns参数。例如,pd.DataFrame(columns=['col1', 'col2', 'col3'])可以创建一个空的DataFrame,其中包含三列,列名分别为col1、col2、col3。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [pd.DataFrame()用法简单记录](https://blog.csdn.net/Miss_leading/article/details/115864074)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pd.DataFrame()函数解析](https://blog.csdn.net/devil_son1234/article/details/105529222)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
pd.DataFrame(columns={
回答: 引用中的代码是用dict的数据创建DataFrame,其中array是一个由随机数生成的5行3列的数组,然后使用pd.DataFrame函数将其转换成DataFrame,列名分别为'first'、'second'和'third'。 引用中的代码是使用pd.DataFrame创建了一个包含两列的DataFrame,并使用set_index函数将'uid'列作为索引,并且将'd'列添加到DataFrame中。 引用提供了一些关于DataFrame的操作方法,包括如何优雅的增加一列、获取DataFrame的后三列、读取和写入Excel文件、筛选数据、排序、去重、替换、删除行等等。 由于问题提供的引用内容不完整,无法给出具体的回答,希望能提供完整的引用内容,我将尽力为您解答。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [python:pandas中dataframe的基本用法汇总](https://blog.csdn.net/qq_44421796/article/details/109144192)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pd.DataFrame系列](https://blog.csdn.net/zhoutianzi12/article/details/106145685)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v92^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]
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