pandas dataframe添加列索引
时间: 2023-05-27 11:08:00 浏览: 59
可以使用`columns`属性来为DataFrame添加列索引,例如:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五'], '年龄': [18, 20, 22], '性别': ['男', '女', '男']}
df = pd.DataFrame(data)
# 添加列索引
df.columns = ['Name', 'Age', 'Gender']
print(df)
```
输出结果为:
```
Name Age Gender
0 张三 18 男
1 李四 20 女
2 王五 22 男
```
相关问题
pandas dataframe添加行索引
可以使用`set_index()`方法来将某一列设置为行索引,例如:
``` python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df)
# 将列'A'设置为行索引
df = df.set_index('A')
print(df)
```
输出:
```
A B C
0 1 4 7
1 2 5 8
2 3 6 9
B C
A
1 4 7
2 5 8
3 6 9
```
也可以在创建DataFrame时指定行索引,例如:
``` python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}, index=['a', 'b', 'c'])
print(df)
```
输出:
```
A B C
a 1 4 7
b 2 5 8
c 3 6 9
```
pandas dataframe如何增加列索引索引列名
要为 Pandas DataFrame 增加列索引和行索引名称,你可以使用 `df.columns.name` 和 `df.index.name`。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Kate', 'James'],
'Age': [28, 25, 32, 21],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 增加列索引名和行索引名
df.columns.name = 'Attributes'
df.index.name = 'Index'
# 打印 DataFrame
print(df)
```
输出结果如下:
```
Attributes Name Age City
Index
0 John 28 New York
1 Emily 25 Paris
2 Kate 32 London
3 James 21 Tokyo
```
在上面的例子中,我们首先创建了一个 DataFrame,然后使用 `df.columns.name` 和 `df.index.name` 分别为列索引和行索引设置名称。最后,我们打印 DataFrame,输出结果中列索引和行索引都有了对应的名称。