從 Pandas DataFrame 提取列標題
從 Pandas DataFrame 中取得列標題清單是資料分析的常見操作。在本文中,我們將示範如何在根據使用者輸入產生 DataFrame 時實現此目的,確保與未知數量或名稱的列相容。
DataFrame 列標題提取
要從DataFrame 中獲取列標題列表,可以使用以下方法:
- columns. values:此屬性傳回一個列標籤數組,它可以使用list(my_dataframe.columns.values) 轉換為列表。
- 直接轉換:或者,您可以簡單地將 DataFrame 轉換為 list(my_dataframe) 列表,這將導致列標題列表,後跟 DataFrame 值。
範例
考慮以下DataFrame:
<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>
取得列標題
取得列標題headers = list(df.columns.values)
print(headers)
# Output: ['y', 'gdp', 'cap']<p></p>使用直接轉換:<pre class="brush:php;toolbar:false"><code class="python">headers = list(df)
print(headers)
# Output: ['y', 'gdp', 'cap']</code></pre>
<p></p>兩種方法都會提供列標題清單: ['y', 'gdp', '上限'] .
以上是如何使用使用者輸入從 Pandas DataFrame 中提取列標題?的詳細內容。更多資訊請關注PHP中文網其他相關文章!

Python更易學且易用,C 則更強大但複雜。 1.Python語法簡潔,適合初學者,動態類型和自動內存管理使其易用,但可能導致運行時錯誤。 2.C 提供低級控制和高級特性,適合高性能應用,但學習門檻高,需手動管理內存和類型安全。

Python和C 在内存管理和控制方面的差异显著。1.Python使用自动内存管理,基于引用计数和垃圾回收,简化了程序员的工作。2.C 则要求手动管理内存,提供更多控制权但增加了复杂性和出错风险。选择哪种语言应基于项目需求和团队技术栈。

Python在科學計算中的應用包括數據分析、機器學習、數值模擬和可視化。 1.Numpy提供高效的多維數組和數學函數。 2.SciPy擴展Numpy功能,提供優化和線性代數工具。 3.Pandas用於數據處理和分析。 4.Matplotlib用於生成各種圖表和可視化結果。

選擇Python還是C 取決於項目需求:1)Python適合快速開發、數據科學和腳本編寫,因其簡潔語法和豐富庫;2)C 適用於需要高性能和底層控制的場景,如係統編程和遊戲開發,因其編譯型和手動內存管理。

Python在數據科學和機器學習中的應用廣泛,主要依賴於其簡潔性和強大的庫生態系統。 1)Pandas用於數據處理和分析,2)Numpy提供高效的數值計算,3)Scikit-learn用於機器學習模型構建和優化,這些庫讓Python成為數據科學和機器學習的理想工具。

每天學習Python兩個小時是否足夠?這取決於你的目標和學習方法。 1)制定清晰的學習計劃,2)選擇合適的學習資源和方法,3)動手實踐和復習鞏固,可以在這段時間內逐步掌握Python的基本知識和高級功能。

Python在Web開發中的關鍵應用包括使用Django和Flask框架、API開發、數據分析與可視化、機器學習與AI、以及性能優化。 1.Django和Flask框架:Django適合快速開發複雜應用,Flask適用於小型或高度自定義項目。 2.API開發:使用Flask或DjangoRESTFramework構建RESTfulAPI。 3.數據分析與可視化:利用Python處理數據並通過Web界面展示。 4.機器學習與AI:Python用於構建智能Web應用。 5.性能優化:通過異步編程、緩存和代碼優

Python在開發效率上優於C ,但C 在執行性能上更高。 1.Python的簡潔語法和豐富庫提高開發效率。 2.C 的編譯型特性和硬件控制提升執行性能。選擇時需根據項目需求權衡開發速度與執行效率。


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