请帮我写一段 打印df表列索引名称 的代码

以下是 Python 代码片段，可以打印 Pandas DataFrame 表格的列索引名称：

import pandas as pd

# 假设 df 是一个 Pandas DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

# 打印列索引名称
for col in df.columns:
    print(col)

运行代码后，会输出三个列索引名称：A、B、C。如果你有其他 Pandas DataFrame，可以将 df 替换为相应的变量名。

相关问题

帮我写一段python代码，在dataframe前插入一列

当然可以！你可以使用 Pandas 库来完成这个任务。以下是一个示例代码，它创建一个包含两列数据的DataFrame，然后在第一列之前插入了一列新数据：

import pandas as pd

# 创建一个包含两列数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

# 在第一列之前插入一列新数据
df.insert(0, 'new_col', [7, 8, 9])

print(df)

在这个示例中，我们使用 `df.insert()` 方法来在第一列之前插入一列新数据。第一个参数是新列的索引，第二个参数是新列的名称，第三个参数是新列的数据。在这个例子中，我们将新列插入到索引位置 0，名称为 `new_col`，数据为 `[7, 8, 9]`。最后，我们打印 DataFrame 来检查新列是否被正确插入。

对category列的值分列，并创建数据表，索引值为df.index

好的，我理解了你的要求。以下是代码实现：

# 假设category列的名称为category_col
# 使用pandas的str.split方法分列
category_df = df['category_col'].str.split(',', expand=True)

# 创建数据表并设置索引值为df.index
new_df = pd.concat([df, category_df], axis=1).set_index(df.index)

# 打印新数据表
print(new_df)

这段代码会将category列的值以逗号为分隔符进行分列，并将分列结果与原始数据表拼接起来，最终创建一个新的数据表。新数据表的索引值与原始数据表相同。请注意，这段代码中的category_col需要替换成实际的列名。