array = np.array(df) # 将df转换为list对象
list = array.tolist() # 将array转换为list
list = list[0] # 获取第一行的数据
print(list)
2,将第一行的数据变为列名
df.columns = list #将列名改为指定列表中的元素
3，删除多余的第一行
df.drop([0], inplace=True) # 删除df的第一行多余的数据
print(df)
a.columns.name = 'code'
这样就可以修改过来。
以上这篇python 给
DataFrame
增加index行名和columns
列名
的实现方法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。
您可能感兴趣的文章:用pandas中的DataFram
在创建pd.
DataFrame
时，可以使用"header"参数将数据框
第一行
作为
列名
。例如：
import pandas as pd
data =[[1, 2, 3], [4, 5, 6]]
df = pd.
DataFrame
(data, columns=['a', 'b', 'c'])
或者你可以在读入csv的时候使用"header=0" 将
第一行
设为
列名
。
df = pd.read_csv(...
修改索引index
1、采取直接赋值的方法：
df1=pd.
DataFrame
(np.arange(9).reshape(3,3),index=['bj','sh','gz'],columns=['a','b','c'])
print(df1)
#修改index，直接给index重新赋值
df1.index=['beijing','shanghai','guangzhou']
print(df1)
输出结果：
2、使用rename
可以自定义map函数（x是原有的行列值）
def test_map(x):
return x+
可以使用pandas中的
DataFrame
()函数将list转换为
dataframe
，并使用参数columns指定
第一行
为表头。
示例代码如下：
import pandas as pd
data =[["Name", "Age", "Gender"],
["Alice", 25, "Female"],
["Bob", 30, "Male"]]
df = pd.D...
arr=ddf[1].values
df = pd.
DataFrame
(arr[1:,1:], index=arr[1:,0], columns=arr[0,1:])
df.index.name = arr[0,0]
2、将过程封装为函数
def change_df(df):
arr=df.values
new_df = pd.
DataFrame
(arr[1:,1:], index=arr[1:,0], columns=arr[0,1:])
首先，构建一个
dataframe
：
import pandas as pd
d={'one':{'a':1,'b':2,'c':3,'d':4},'two':{'a':5,'b':6,'c':7,'d':8},'three':{'a':9,'b':10,'c':11,'d':12}}
df=pd.
DataFrame
(d)
print(df)
输出结果...
pandas读取表格的时候，经常把Excel表的
列名
也读取为数据。解决方法是把header设置为0而不是None
infection=pd.read_csv('dataset/data_processed/infection.csv',
sep=',',
header=0,
names=None)
若需要自己写列
