<\/p>\n
Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die erste Zeile eines Pandas-DataFrames als Header festzulegen:<\/span><\/p>\n Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird.<\/span><\/p>\n Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber verschiedene Basketballspieler enth\u00e4lt:<\/span><\/p>\n Nehmen wir an, die erste Zeile enth\u00e4lt die Werte, die wir tats\u00e4chlich in der Kopfzeile verwenden m\u00f6chten.<\/span><\/p>\n Um die erste Zeile als Kopfzeile festzulegen, k\u00f6nnen wir die folgende Syntax verwenden:<\/span><\/p>\n Beachten Sie, dass die Werte in der ersten Zeile jetzt als \u00dcberschriften verwendet werden.<\/span><\/span><\/p>\n Wenn Sie den DataFrame-Index zur\u00fccksetzen m\u00f6chten, verwenden Sie den folgenden Code:<\/span><\/p>\n Der Index wird nun zur\u00fcckgesetzt, sodass die erste Zeile einen Indexwert von 0<\/strong> hat.<\/span><\/p>\n In den folgenden Tutorials wird erl\u00e4utert, wie Sie andere h\u00e4ufige Aufgaben in Pandas ausf\u00fchren:<\/span><\/p>\n So w\u00e4hlen Sie Spalten nach Namen in Pandas aus<\/a> Sie k\u00f6nnen die folgende grundlegende Syntax verwenden, um die erste Zeile eines Pandas-DataFrames als Header festzulegen: df. columns = df. iloc [0] df = df[1:] Das folgende Beispiel zeigt, wie diese Syntax in der Praxis verwendet wird. Beispiel: Erste Zeile als Kopfzeile in Pandas festlegen Angenommen, wir haben den folgenden Pandas-DataFrame, der Informationen \u00fcber verschiedene […]<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":0,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[11],"tags":[],"yoast_head":"\n df. columns<\/span> = df. iloc<\/span> [0]\ndf = df[1:]\n<\/strong><\/pre>\n Beispiel: Erste Zeile als Kopfzeile in Pandas festlegen<\/strong><\/span><\/h2>\n
import<\/span> pandas as<\/span> pd\n\n#createDataFrame\n<\/span>df = pd. DataFrame<\/span> ({' Bad Name 1<\/span> ': ['team', 'A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'],\n ' Bad Name 2<\/span> ': ['points', 18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],\n ' Bad Name 3<\/span> ': ['assists', 5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],\n ' Bad Name 4<\/span> ': ['rebounds', 11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})\n\n#view DataFrame\n<\/span>print<\/span> (df)\n\n Bad Name 1 Bad Name 2 Bad Name 3 Bad Name 4\n0 team points assists rebounds\n1 A 18 5 11\n2 B 22 7 8\n3 C 19 7 10\n4 D 14 9 6\n5 E 14 12 6\n6 F 11 9 5\n7 G 20 9 9\n8:28 a.m. 4:12\n<\/strong><\/pre>\n #set column names equal to values in row index position 0<\/span>\ndf. columns<\/span> = df. iloc<\/span> [0]\n\n#remove first row from DataFrame\n<\/span>df = df[1:]\n\n#view updated DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n0 team points assists rebounds\n1 A 18 5 11\n2 B 22 7 8\n3 C 19 7 10\n4 D 14 9 6\n5 E 14 12 6\n6 F 11 9 5\n7 G 20 9 9\n8:28 a.m. 4:12\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n #reset index values\ndf. reset_index<\/span> (drop= True<\/span> , place= True<\/span> )\n\n#view updated DataFrame<\/span>\nprint<\/span> (df)\n\n0 team points assists rebounds\n0 A 18 5 11\n1 B 22 7 8\n2 C 19 7 10\n3 D 14 9 6\n4 E 14 12 6\n5 F 11 9 5\n6 G 20 9 9\n7:28 4 12\n<\/span><\/span><\/strong><\/pre>\n Zus\u00e4tzliche Ressourcen<\/strong><\/span><\/h2>\n
So w\u00e4hlen Sie Spalten nach Index in Pandas aus<\/a>
So w\u00e4hlen Sie in Pandas Spalten aus, die eine bestimmte Zeichenfolge enthalten<\/a><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"