要更改 DataFrame 列的顺序，我们可以按照以下步骤操作：步骤创建二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。使用 df.columns.tolist() 获取 DataFrame 列的列表。更改 DataFrame 列的顺序。修改 DataFrame 的列顺序。打印更改列顺序后的 DataFrame。示例 实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print "Input DataFrame is:", df cols = df.columns.tolist() cols = cols[-1:] + ... 阅读更多

要获取 Pandas DataFrame 列标题的列表，我们可以使用 df.columns.values。步骤创建一个二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。打印 df.columns.values 输出的列表。示例 实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print "Input DataFrame is:", df print "List of headers are: ", list(df.columns.values)输出Input DataFrame is:    x  y  z 0  5  4  4 1  2  1  1 2  1  5  5 3  9 10  0 List of headers are: ['x', 'y', 'z']

要获取 Pandas DataFrame 的行数，我们可以使用 DataFrame 索引的长度。步骤创建一个二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。打印 DataFrame 索引列表的长度，len(df.index)。示例 实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print "Input DataFrame is:", df print "Row count of DataFrame is: ", len(df.index)输出Input DataFrame is:    x  y  z 0  5  4  4 1  2  1  1 2  1  5  5 3  9 10  0 Row count of DataFrame is: 4

要在 Pandas DataFrame 中选择多列，我们可以从现有 DataFrame 创建一个新的 DataFrame步骤创建一个二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。创建一个新的 DataFrame，df1，包含多列的选择。打印包含多个所选列的新 DataFrame。示例 实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print "Input DataFrame is:", df df1 = df[['x', 'y']] print "After selecting multiple columns:", df1输出Input DataFrame is:    x  y  z 0  5  4  4 1  2  1  1 2  1  5  5 3  9 10  0 After selecting multiple columns:    x  y 0  5  4 1  2  1 2  1  5 3  9  10

要重命名 Pandas DataFrame 中的列，我们可以使用新的列名覆盖 df.columns。步骤创建一个二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。使用新的列名列表覆盖列。再次打印 DataFrame，其中包含已重命名的列名。示例 实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print("Input DataFrame is:", df) df.columns = ["a", "b", "c"] print("After renaming, DataFrame is:", df)输出Input DataFrame is:    x  y  z 0  5  4  4 1  2  1  1 2  1  5  5 3  9 10  0 After renaming, DataFrame is:    a  b  c 0  5  4  4 1  2  1  1 2  1  5  5 3  9 10  0

要根据列值从 DataFrame 中选择行，我们可以按照以下步骤操作：创建二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。打印输入 DataFrame。使用 df.loc[df["x"]==2] 打印当 x==2 时的 DataFrame。类似地，打印当 (x >= 2) 和 (x < 2) 时的 DataFrame。示例 实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print "Given DataFrame is:", df print "When column x value == 2:", df.loc[df["x"] == 2] ... 阅读更多

要在 Pandas 中迭代 DataFrame 中的行，我们可以使用 iterrows() 方法，该方法将以 (索引，序列) 对的形式迭代 DataFrame 行。步骤创建一个二维、大小可变、潜在异构的表格数据 df。使用 df.iterrows() 方法迭代 df。打印包含索引的每一行。示例 实时演示import pandas as pd df = pd.DataFrame(    {       "x": [5, 2, 1, 9],       "y": [4, 1, 5, 10],       "z": [4, 1, 5, 0]    } ) print "Given DataFrame:", df for index, row in df.iterrows():    print "Row ", index, "contains: "    print row["x"], row["y"], row["z"]输出Given DataFrame:    x   y   z 0  5   4   4 1  2   1   1 2  1   5   5 3  9  10   0 Row 0 contains: 5 4 4 Row 1 contains: 2 1 1 Row 2 contains: 1 5 5 Row 3 contains: 9 10 0

要使用 Pandas 和 matplotib.pyplot() 创建图例，我们可以按照以下步骤操作：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。制作二维、大小可变、潜在异构的表格数据。使用名称和 legend 为 True 的 bar 类绘制数据框实例。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True fig, ax = plt.subplots() df = pd.DataFrame({'Numbers': [3, 4, 1, 7, 8, 5], 'Frequency': [2, 4, 1, 4, 3, 2]}) df.plot(ax=ax, kind='bar', legend=True) plt.show()输出

要使用 Python Pandas 绘制堆叠事件持续时间，我们可以按照以下步骤操作：设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 xmin 列表及其对应的 xmax 创建数据框。使用 hlines() 方法绘制堆叠事件持续时间。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from datetime import datetime as dt from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True df = pd.DataFrame(dict(xmin=[dt.strptime('1994-07-19', '%Y-%m-%d'), dt.strptime('2006-03-16', '%Y-%m-%d'), dt.strptime('1980-10-31', '%Y-%m-%d'), dt.strptime('1981-06-11', '%Y-%m-%d'), dt.strptime('2006-06-28', '%Y-%m-%d')], ... 阅读更多

要在 Python Pandas 中将 DataFrame 列值设置为 X 轴标签，我们可以在 plot() 方法的参数中使用 xticks。步骤设置图形大小并调整子图之间和周围的填充。使用 column1 键制作 Pandas 数据框。使用 plot() 方法绘制 Pandas 数据框，并将 column1 作为 X 轴列。要显示图形，请使用 show() 方法。示例import pandas as pd from matplotlib import pyplot as plt plt.rcParams["figure.figsize"] = [7.50, 3.50] plt.rcParams["figure.autolayout"] = True data = pd.DataFrame({"column1": [4, 6, 7, 1, 8]}) data.plot(xticks=data.column1) plt.show()输出