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PythonPandas-元のインデックスと名前の両方でDataFrameを作成します


元のインデックスと名前の両方でDataFrameを作成するには、 index.to_frame()を使用します パンダのメソッド。

まず、必要なライブラリをインポートします-

import pandas as pd

パンダインデックスの作成-

index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'Toys'],name ='Products')

パンダのインデックスを表示する-

print("Pandas Index...\n",index)

インデックスをDataFrameに変換-

print("\nIndex to DataFrame...\n",index.to_frame())

以下はコードです-

import pandas as pd

# Creating Pandas index
index = pd.Index(['Electronics','Accessories','Decor', 'Books', 'Toys'],name ='Products')

# Display the Pandas index
print("Pandas Index...\n",index)

# Return the number of elements in the Index
print("\nNumber of elements in the index...\n",index.size)

# Return the dtype of the data
print("\nThe dtype object...\n",index.dtype)

# convert index to DataFrame
print("\nIndex to DataFrame...\n",index.to_frame())

出力

これにより、次の出力が生成されます-

Pandas Index...
Index(['Electronics', 'Accessories', 'Decor', 'Books', 'Toys'], dtype='object', name='Products')

Number of elements in the index...
5

The dtype object...
object

Index to DataFrame...
                Products
Products
Electronics  Electronics
Accessories  Accessories
Decor              Decor
Books              Books
Toys                Toys

  1. Python Pandas-カウントプロットを作成し、Seabornでバーのスタイルを設定します

    Seabornのカウントプロットは、バーを使用して各カテゴリのビンの観測数を表示するために使用されます。これにはseaborn.countplot()が使用されます。 facecolorを使用してバーのスタイルを設定します 、線幅 およびエッジカラー パラメータ。 以下がCSVファイル形式のデータセットであるとしましょう-Cricketers.csv まず、必要なライブラリをインポートします- import seaborn as sb import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt CSVファイルからPandasDataFrame

  2. パンダのCSVファイルのインデックス番号で列名の名前を変更します

    columns.values()を使用すると、CSVファイルのインデックス番号で列名の名前を簡単に変更できます。 以下は、MicrosoftExcelで開いたCSVファイルの内容であるとしましょう- 列名の名前を変更します。最初に、CSVファイルからPandasDataFrameにデータをロードします- dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv") CSVからすべての列名を表示- dataFrame.columns 次に、列名の名前を変更します- dataFrame.co