DataFrame
是Python中Pandas库中的一种数据结构，它类似excel，是一种二维表。
或许说它可能有点像matlab的矩阵，但是matlab的矩阵只能放数值型值（当然matlab也可以用cell存放多类型数据），
DataFrame
的单元格可以存放数值、字符串等，这和excel表很像。
同时
DataFrame
可以设置
列名
columns与行名index，可以通过像matlab一样通过位置
获取
数据也可以通过
列名
和行名定位，具体方法在后面细说。
2 创建
DataFrame
首先声明一下，以下都是使用的Python 3.6.5版本为例，Python2应该也差不多吧（大概
背景：
dataFrame
的数据，想对某一个列做逻辑处理，生成新的列，或覆盖原有列的值
下面例子中的df均为pandas.
DataFrame
()的数据
1、增加新列，或更改某列的值
df["
列名
"]=值
如果值为固定的一个值，则
dataFrame
中该列所有值均为这个数据
2、处理某列
df["
列名
"]=df.apply(lambda x:方法名(x,入参2),axis=1)
1、方法名为单独的方法名，可以处理传入的x数据
2、x为每一行的数据，做为方法的入参1；x中的数据可以用【x.
列名
】来
获取
3、入参2等为方法需要的其他参数，不需要可以不写
4、axis=1，表示每次取一行数据进
Get list from pandas
DataFrame
column headers - Pandas
获取
列名
https://stackoverflow.com/questions/19482970/get-list-from-pandas-
dataframe
-column-headers
获取
DataFrame
的
列名
是一个比较简单的操作，又以下几个方法：
1. [column for column
etable：Go中的DataTable /
DataFrame
结构
etable （或eTable）在Go（golang）中提供了DataTable /
DataFrame
结构，类似于Python中的和 ，以及 ，它使用了按共同的最外层行维对齐的etensor n维列。
e的名称来自emergent神经网络仿真框架，但e也是超维的，扩展的，电动的，易于使用的-都是好东西.. :)
有关如何使用该系统进行数据分析的完整演示，请参见examples/dataproc ，与使用pandas的的示例并行，以直接查看其如何转换为该框架。
请参阅 ，以
获取
指导文档等。
按照一般惯例，按名称而不是索引访问列是最安全，最清晰和相当快的（有一个映射会缓存列索引），因此基本访问方法名称通常带有
列名
参数，而那些带列索引有Idx后缀。 此外，我们采用，即对返回错误消息的版本使用Try后缀。 这些方法的
df[df[‘
列名
’].isin([相应的值])]
这个命令会输出等于该值的行。
此外如果想快速找到
dataframe
最后几行的话，可以使用的方法是tail，可以
获取
若干行的值
以上这篇浅谈python已知元素,
获取
元素索引(numpy,pandas)就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持软件开发网。
data = pd.read_csv('data/Receipt code January minute trading volume.csv')
print([column for column in data])
#打印结果
['COUNT', 'SUCC', 'FAIL', 'WAIT PAY', 'SUCCRatio', 'time']
2.通过columns字段
获取
，返回一个numpy型的array
print(data.columns.values)
在 Python 中，可以使用 `pandas` 库中的 `
DataFrame
.columns` 属性来
获取
一个 `
DataFrame
` 的
列名
向量。例如：
import pandas as pd
# 假设 df 是一个
DataFrame
column_names = df.columns
print(column_names)
输出结果就是这个 `
DataFrame
` 的
列名
向量。
