datafram中将df.columns与第一行df[0]互换

可以通过以下代码实现：

df.columns, df.iloc[0] = df.iloc[0], df.columns
df = df[1:]

解释一下，第一行代码中通过切片操作将df.columns和df.iloc[0]两个对象互换位置，第二行代码将交换后的第一行数据删除，因为该行数据已经变成了列名。

相关问题

帮我分析一下下面代码的作用def FeatureEquals(df): dfEquals = pd.DataFrame([],columns=df.columns,index=df.columns) for i in df.columns: for j in df.columns: dfEquals.loc[i,j] = df[i].equals(df[j]) return dfEquals

这段代码的作用是定义了一个名为`FeatureEquals`的函数，接受一个Pandas DataFrame类型的参数`df`。函数的作用是生成一个新的DataFrame `dfEquals`，其中每个单元格记录了原始DataFrame `df`中对应列之间是否完全相等的布尔值。具体来说，函数使用了两层循环，遍历了`df`的每一个列，并将列之间的相等性记录到`dfEquals`中。最后，函数返回了生成的`dfEquals` DataFrame。

pandas的DataFrame对象df中获取表头信息的方法为（） 答案选项组 df.index df.columns df.index() df.columns()

在pandas中，DataFrame对象的表头信息保存在columns属性中，可以通过访问该属性来获取表头信息。因此，获取DataFrame对象df的表头信息的方法为df.columns。例如，可以使用以下代码获取df的表头信息：

header = df.columns
print(header)

该代码将打印输出df的表头信息。注意，columns属性是一个Index对象，可以通过tolist()方法将其转换为列表形式。