p ython dataframe行名称

在 Python 中使用 Pandas 库创建的 DataFrame 默认没有行名称，而是使用整数索引作为行标识符。但是，你可以通过设置 `index` 参数来指定行名称。

例如，以下代码创建了一个简单的 DataFrame，并将行名称设置为字符串类型的列表：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'age': [25, 30, 35]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置行名称
df.index = ['row1', 'row2', 'row3']

print(df)

输出结果如下：

         name  age
row1    Alice   25
row2      Bob   30
row3  Charlie   35

如果你想获取 DataFrame 的行名称，可以使用 `index` 属性：

print(df.index)

输出结果：

Index(['row1', 'row2', 'row3'], dtype='object')

相关问题

p ython dataframe创建

在Python的Pandas库中，DataFrame是一种二维表格型数据结构，非常适合处理结构化数据。创建DataFrame主要有以下几种方式：

1. **从列表或数组**：

   data = {'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'c']}
   df = pd.DataFrame(data)

2. **从字典**：

   dict_data = {0: ['foo', 1, 2], 1: [4, 'bar', 3], 2: [6, 7, 'hello']}
   df = pd.DataFrame(dict_data, index=['row1', 'row2', 'row3'])

3. **从CSV文件**：

   df = pd.read_csv('file.csv')

4. **从SQL查询结果**：

   import pandas as pd
   query_result = pd.read_sql_query(sql_command, your_connection)
   df = query_result

5. **从其他 DataFrame**：

   df2 = df1.copy()  # 创建一个df1的副本

   # 或者通过拼接、合并等操作创建新DF
   df3 = pd.concat([df1, df2])

p ython dataframe添加行

如何在Python的数据框中添加行？

可以使用pandas库的`append()`方法来向数据框中添加新的行，也可以使用`loc[]`方法来指定新行的位置并添加。例如：

import pandas as pd

# 创建一个空数据框
df = pd.DataFrame(columns=['A', 'B', 'C'])

# 使用append()方法添加新行
new_row = {'A': 1, 'B': 2, 'C': 3}
df = df.append(new_row, ignore_index=True)

# 使用loc[]方法在指定位置添加新行
new_row = pd.Series([4, 5, 6], index=df.columns)
df = df.loc[len(df)] = new_row

这样就可以往数据框中添加新的行了。