0
A
回答
0
杰夫提到你会发现在official docs此信息。例如:
>>> df = DataFrame(np.random.rand(3,2), index = list('abc'), columns=list('df'))
>>> df
d f
a 0.629197 0.921025
b 0.534993 0.018760
c 0.156801 0.298251
指数:
>>> df.index
Index([a, b, c], dtype=object)
列:
>>> df.columns
Index([d, f], dtype=object)
相关问题
- 1. 熊猫DataFrame - 所需的索引有重复值
- 2. 多索引熊猫DataFrame顺序排序
- 3. 熊猫DataFrame相等 - 索引编号
- 4. 检索熊猫数据框列索引
- 5. 熊猫列索引搜索?
- 6. 连续两个熊猫DataFrame与同列/索引到一个DataFrame
- 7. Python - 熊猫索引
- 8. 请多只大熊猫的所有索引GROUPBY
- 9. 大熊猫:绕过数字索引
- 10. Python的大熊猫to_json索引格式
- 11. 用大熊猫删除索引列表
- 12. 关于大熊猫据帧索引
- 13. 查询大熊猫数据框索引
- 14. 大熊猫重命名索引值
- 15. 如果基于索引子集的声明 - 熊猫dataframe
- 16. 如何获得熊猫的行索引?
- 17. 用熊猫分级索引
- 18. 熊猫摘要索引
- 19. 熊猫DataFrame.groupby包括索引
- 20. 熊猫索引isin方法
- 21. 熊猫上索引列
- 22. 熊猫索引编组后
- 23. 重置列索引熊猫?
- 24. 熊猫多级索引行
- 25. 熊猫索引跳过值
- 26. 熊猫:基于索引
- 27. 熊猫DataFrame引导表
- 28. 熊猫read_html检索表
- 29. 从熊猫多索引数据帧
- 30. 熊猫堆叠DataFrame并连接列索引的名称
尝试:df.index,df.columns,新用户在文档:http://pandas.pydata.org /pandas-docs/dev/10min.html – Jeff 2013-04-20 17:10:58