Pandas通过columns属性访问、修改和删除列
在 pandas 中，DataFrame 的列可以使用 columns 属性进行访问、修改或删除。
以下是使用 columns 属性访问 DataFrame 列的示例代码：
import pandas as pd # 创建一个 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 访问 DataFrame 列 print(df.columns)
输出结果如下：
Index(['A', 'B', 'C'], dtype='object')
在上面的示例代码中，columns 属性返回一个 Index 对象，其中包含 DataFrame 的所有列标签。可以像访问列表一样使用索引访问 Index 中的元素，例如 df.columns[0] 返回第一个列标签 'A'。
以下是使用 columns 属性修改 DataFrame 列的示例代码：
import pandas as pd # 创建一个 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 修改 DataFrame 列标签 df.columns = ['X', 'Y', 'Z'] # 打印 DataFrame 列 print(df.columns)
输出结果如下：
Index(['X', 'Y', 'Z'], dtype='object')
在上面的示例代码中，将 DataFrame 的列标签从 ['A', 'B', 'C'] 修改为 ['X', 'Y', 'Z']。
以下是使用 columns 属性删除 DataFrame 列的示例代码：
import pandas as pd # 创建一个 DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 删除 DataFrame 列 df = df.drop(columns=['B']) # 打印 DataFrame 列 print(df.columns)
输出结果如下：
Index(['A', 'C'], dtype='object')
在上面的示例代码中，使用 drop() 函数删除了 DataFrame 的 B 列，然后使用 columns 属性打印了删除后的列标签。
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