Pandas DataFrame からの列ヘッダーの抽出
Pandas DataFrame から列ヘッダーのリストを取得することは、データ分析の一般的な操作です。この記事では、DataFrame がユーザー入力から生成されるときにこれを実現し、未知の列の数または名前との互換性を確保する方法を示します。
DataFrame Column Header Extraction
DataFrame から列ヘッダーのリストを取得するには、次を利用できます:
- columns.values: この属性は列ラベルの配列を返します。 list(my_dataframe.columns.values) を使用してリストに変換されます。
- 直接キャスト: または、単に list(my_dataframe) を使用して DataFrame をリストにキャストすることもできます。これにより、次のようになります。列ヘッダーのリストとそれに続く DataFrame 値。
例
次の DataFrame について考えてみましょう。
<code class="python">import pandas as pd data = { 'y': [1, 2, 8, 3, 6, 4, 8, 9, 6, 10], 'gdp': [2, 3, 7, 4, 7, 8, 2, 9, 6, 10], 'cap': [5, 9, 2, 7, 7, 3, 8, 10, 4, 7] } df = pd.DataFrame(data)</code>
列ヘッダーの取得
columns.values メソッドの使用:
<code class="python">headers = list(df.columns.values) print(headers) # Output: ['y', 'gdp', 'cap']</code>
ダイレクト キャストの使用:
<code class="python">headers = list(df) print(headers) # Output: ['y', 'gdp', 'cap']</code>
どちらのアプローチでも列ヘッダーのリストが提供されます。 : ['y', 'gdp', 'cap'].
以上がユーザー入力を使用して Pandas DataFrame から列ヘッダーを抽出する方法の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

pythonusesahybridmodelofcompilation andtertation:1)thepythoninterpretercompilessourcodeodeplatform-indopent bytecode.2)thepythonvirtualmachine(pvm)thenexecuteTesthisbytecode、balancingeaseoputhswithporformance。

pythonisbothintersedand compiled.1)it'scompiledtobytecode forportabalityacrossplatforms.2)bytecodeisthenは解釈され、開発を許可します。

loopsareideal whenyouwhenyouknumberofiterationsinadvance、foreleloopsarebetterforsituationsは、loopsaremoreedilaConditionismetを使用します

henthenumber ofiterationsisknown advanceの場合、dopendonacondition.1)forloopsareideal foriterating over for -for -for -saredaverseversives likelistorarrays.2)whileopsaresupasiable forsaresutable forscenarioswheretheloopcontinupcontinuspificcond

pythonisnotpurelyLepted; itusesahybridapproachofbytecodecodecodecodecodecodedruntimerttation.1)pythoncompilessourcodeintobytecode、whodythepythonvirtualmachine(pvm).2)

ToconcatenateListsinpythothesheElements、使用:1)Operatortokeepduplicates、2)asettoremoveduplicates、or3)listcomplunting for controloverduplicates、各メトドハスディフェルフェルフェントパフォーマンスアンドソーダーインプリテーション。

pythonisantertedlanguage、useaseofuseandflexibility-butfactingporformantationationsincriticalapplications.1)解釈されたlikepythonexecuteline-by-lineを解釈します

Useforloopswhenthenumberofiterationsisknowninadvance、andwhiloopswheniterationsdependonacondition.1)forloopsareidealforsecenceslikelistoranges.2)


ホットAIツール

Undresser.AI Undress
リアルなヌード写真を作成する AI 搭載アプリ

AI Clothes Remover
写真から衣服を削除するオンライン AI ツール。

Undress AI Tool
脱衣画像を無料で

Clothoff.io
AI衣類リムーバー

Video Face Swap
完全無料の AI 顔交換ツールを使用して、あらゆるビデオの顔を簡単に交換できます。

人気の記事

ホットツール

MantisBT
Mantis は、製品の欠陥追跡を支援するために設計された、導入が簡単な Web ベースの欠陥追跡ツールです。 PHP、MySQL、Web サーバーが必要です。デモおよびホスティング サービスをチェックしてください。

SublimeText3 英語版
推奨: Win バージョン、コードプロンプトをサポート!

MinGW - Minimalist GNU for Windows
このプロジェクトは osdn.net/projects/mingw に移行中です。引き続きそこでフォローしていただけます。 MinGW: GNU Compiler Collection (GCC) のネイティブ Windows ポートであり、ネイティブ Windows アプリケーションを構築するための自由に配布可能なインポート ライブラリとヘッダー ファイルであり、C99 機能をサポートする MSVC ランタイムの拡張機能が含まれています。すべての MinGW ソフトウェアは 64 ビット Windows プラットフォームで実行できます。

DVWA
Damn Vulnerable Web App (DVWA) は、非常に脆弱な PHP/MySQL Web アプリケーションです。その主な目的は、セキュリティ専門家が法的環境でスキルとツールをテストするのに役立ち、Web 開発者が Web アプリケーションを保護するプロセスをより深く理解できるようにし、教師/生徒が教室環境で Web アプリケーションを教え/学習できるようにすることです。安全。 DVWA の目標は、シンプルでわかりやすいインターフェイスを通じて、さまざまな難易度で最も一般的な Web 脆弱性のいくつかを実践することです。このソフトウェアは、

EditPlus 中国語クラック版
サイズが小さく、構文の強調表示、コード プロンプト機能はサポートされていません
