programming python Multiple header pandas Pandas header

Hướng dẫn remove header row in dataframe python - xóa hàng tiêu đề trong khung dữ liệu python

Tôi nghĩ rằng bạn không thể xóa tên cột, chỉ đặt lại chúng bằng 

print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
1 với 
print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
2:

print df.shape[1]
2

print range[df.shape[1]]
[0, 1]

df.columns = range[df.shape[1]]
print df
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21

Điều này giống như sử dụng 

print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
3 và 
print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
4:

print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21

Giải pháp tiếp theo với 

print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
5:

print df.to_csv[index=False]
A,B
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[index=False]], header=None, skiprows=1]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21

không

spl_len [cm]

SPL_WID [CM]

Petal_len [cm]

Đoạn trích

df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]

peral_wid [cm]

Đoạn trích

import pandas as pd

df= pd.read_csv['iris.csv', header=[0]]

df.head[]

hoa

Gấu trúc đặt hai hàng làm tiêu đề trong khi đọc CSV

Trong phần này, bạn sẽ học cách đặt hai hàng làm tiêu đề trong khi đọc dữ liệu từ tệp CSV.

  • Phương thức 
    df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
    6 chấp nhận tham số 
    df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
    7. Bạn có thể vượt qua 
    import pandas as pd

df= pd.read_csv['iris.csv', header=[0]]

df.head[]
    1 để tạo hai hàng đầu tiên từ tệp CSV dưới dạng tiêu đề của DataFrame. Sử dụng theo cách này, bạn có thể tạo một DataFrame với nhiều hàng tiêu đề.
  • Sử dụng đoạn trích dưới đây để đặt hai hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc tệp CSV để tạo DataFrame.
  • Khi bạn in DataFrame, bạn có thể thấy hai hàng đầu tiên của tệp CSV được tạo dưới dạng tiêu đề của DataFrame.
  • Gấu trúc thay thế tiêu đề bằng hàng thứ n
  • Gấu trúc đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc CSV
  • Gấu trúc đặt hai hàng làm tiêu đề trong khi đọc CSV
  • Sự kết luận
  • Bạn cũng có thể thích

Mẫu dữ liệu

Đây là khung dữ liệu mẫu được sử dụng trong suốt hướng dẫn.

Trước tiên, bạn sẽ tạo một khung dữ liệu bằng dữ liệu IRIS. 

print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
6 đang có một danh sách các bộ dữ liệu trong đó mỗi tuple có sepal_length, sepal_width, petal_length, petal_width và hoa_type biểu thị loại hoa dựa trên các phép đo sepal và cánh hoa.

Ở đây, các tiêu đề cột cũng có sẵn trực tiếp trong danh sách, do đó phương thức 

print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
7 sẽ coi nó chỉ là một hàng khác và tạo một khung dữ liệu với các số chỉ mục làm tiêu đề cột như hiển thị bên dưới.

Đoạn trích

import pandas as pd

iris = [ ['sepal_length', 'sepal_width', 'petal_length','petal_width', 'flower_type'],
             ['spl_len[cm]', 'spl_wid[cm]' , 'petal_len[cm]', 'petal_wid[cm]','flower_type'],
         [5.1,3.5,1.4,0.2,'Iris-setosa'],
[4.9,3,1.4,0.2,'Iris-setosa'],
[4.7,3.2,1.3,0.2,'Iris-setosa'],
[4.6,3.1,1.5,0.2,'Iris-setosa'],
[5,3.6,1.4,0.2,'Iris-setosa']
              ]

#Create a DataFrame object with iris Data
df = pd.DataFrame[iris] 

df.head[5]

Khi bạn in DataFrame, bạn có thể thấy rằng các số có sẵn dưới dạng tiêu đề cột và tên cột có sẵn dưới dạng các hàng riêng biệt.

DataFrame trông giống như

0123401234
sepal_lengthSepal_widthPetal_lengthPetal_widthhoa_type
spl_len [cm]SPL_WID [CM]Petal_len [cm]Petal_wid [cm]hoa_type
5.1 3.5 1.4 0.2 spl_len [cm]
4.9 3 1.4 0.2 spl_len [cm]
4.7 3.2 1.3 0.2 spl_len [cm]

SPL_WID [CM]

Petal_len [cm]

Petal_wid [cm]

  • Iris-setosa
  • Bây giờ, bạn sẽ thấy làm thế nào để thay thế tiêu đề của gấu trúc DataFrame bằng hàng đầu tiên.

Khi các tiêu đề cột có sẵn trong hàng đầu tiên của DataFrame, bạn có thể tạo thông tin đó dưới dạng tiêu đề cột và xóa nó khỏi các hàng DataFrame.

Có hai phương pháp có sẵn cho nó.

Sử dụng toán tử cắt lát

Sử dụng ILOC

where,

  • Hãy cùng xem các phương pháp này một cách chi tiết.
  • Sử dụng toán tử cắt để thay thế tiêu đề bằng hàng đầu tiên

Toán tử cắt được sử dụng để cắt các hàng của DataFrame từ một chỉ mục cụ thể.

  • Ví dụ: nếu bạn muốn cắt các hàng bắt đầu từ chỉ mục 
    print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
    8, bạn có thể sử dụng câu lệnh 
    print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
    9.
  • print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
    8 biểu thị chỉ số bắt đầu của các hàng được cắt lát
  • print df.to_csv[index=False]
A,B
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[index=False]], header=None, skiprows=1]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
    1 được sử dụng để biểu thị phạm vi. Nếu bạn muốn cắt lát cho đến một hàng cụ thể, bạn có thể sử dụng chỉ mục đó sau 
    print df.to_csv[index=False]
A,B
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[index=False]], header=None, skiprows=1]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
    1. Nếu không, bạn chỉ có thể sử dụng 
    print df.to_csv[index=False]
A,B
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[index=False]], header=None, skiprows=1]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
    1. Điều này có nghĩa là tất cả các hàng cho đến khi kết thúc sẽ được cắt lát.

Trong đoạn trích dưới đây, các hoạt động sau đây xảy ra.will not reset the index of the rows. The header row will have index 0, the first row will have index 1 and the second row will have index 2, and so on.

Đoạn trích

df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]

Khi bạn in DataFrame, bạn có thể thấy rằng các số có sẵn dưới dạng tiêu đề cột và tên cột có sẵn dưới dạng các hàng riêng biệt.

DataFrame trông giống như

0sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthflower_type12345
spl_len [cm]SPL_WID [CM]Petal_len [cm]Petal_wid [cm]hoa_type
5.1 3.5 1.4 0.2 spl_len [cm]
4.9 3 1.4 0.2 spl_len [cm]
4.7 3.2 1.3 0.2 spl_len [cm]
4.6 3.1 1.5 0.2 spl_len [cm]

SPL_WID [CM]

Petal_len [cm]

Petal_wid [cm]

Iris-setosa

Bây giờ, bạn sẽ thấy làm thế nào để thay thế tiêu đề của gấu trúc DataFrame bằng hàng đầu tiên.

Khi các tiêu đề cột có sẵn trong hàng đầu tiên của DataFrame, bạn có thể tạo thông tin đó dưới dạng tiêu đề cột và xóa nó khỏi các hàng DataFrame.will reset the index of the rows. The header row will not have an index and the first row will have an index 

print df.to_csv[index=False]
A,B
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[index=False]], header=None, skiprows=1]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
4 and the second row will have an index 
print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
8 and so on.

Đoạn trích 

df.columns = df.iloc[0]

df = df.iloc[1:].reset_index[drop=True]

df.head[]

DataFrame trông giống như

sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthflower_type01234
spl_len [cm]SPL_WID [CM]Petal_len [cm]Petal_wid [cm]hoa_type
5.1 3.5 1.4 0.2 spl_len [cm]
4.9 3 1.4 0.2 spl_len [cm]
4.7 3.2 1.3 0.2 spl_len [cm]
4.6 3.1 1.5 0.2 spl_len [cm]

SPL_WID [CM]

Petal_len [cm]

Petal_wid [cm]

Iris-setosa

Bây giờ, bạn sẽ thấy làm thế nào để thay thế tiêu đề của gấu trúc DataFrame bằng hàng đầu tiên.

Khi các tiêu đề cột có sẵn trong hàng đầu tiên của DataFrame, bạn có thể tạo thông tin đó dưới dạng tiêu đề cột và xóa nó khỏi các hàng DataFrame.

Sử dụng đoạn trích dưới đây để đặt hai hàng đầu tiên làm hàng tiêu đề từ DataFrame.

Đoạn trích

df.columns = [df.iloc[0], df.iloc[1]]

df = df[2:]

df.head[]

Khi bạn in DataFrame bằng phương thức 

df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
3, bạn có thể thấy rằng Pandas DataFrame đang có hai tiêu đề cột cho mỗi cột.

DataFrame trông giống như

sepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthflower_type1spl_len[cm]spl_wid[cm]petal_len[cm]petal_wid[cm]flower_type23456
5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
4.9 3 1.4 0.2 Iris-setosa
4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
5 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa

Gấu trúc thay thế tiêu đề bằng hàng thứ n

Nếu bạn có các tiêu đề tiềm năng tại bất kỳ hàng tiêu đề nào, bạn có thể thay thế tiêu đề bằng hàng thứ n.

Chỉ cần sử dụng chỉ số của hàng cụ thể đó ở vị trí của 

df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
4 trong câu lệnh 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
5.

Gấu trúc đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc CSV

Trong phần này, bạn sẽ học cách đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc dữ liệu từ tệp CSV bằng phương thức read_csv.

Phương thức 

df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
6 chấp nhận tham số 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
7. Bạn có thể vượt qua 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
8 để tạo hàng đầu tiên từ tệp CSV dưới dạng tiêu đề của DataFrame.

Sử dụng đoạn trích dưới đây để đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc tệp CSV để tạo DataFrame.

Đoạn trích

import pandas as pd

df= pd.read_csv['iris.csv', header=[0]]

df.head[]

Khi in DataFrame, bạn có thể thấy rằng hàng đầu tiên từ tệp CSV được đặt làm tiêu đề của DataFrame.

DataFrame trông giống như

Iris-setosasepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthflower_type01234
Gấu trúc thay thế tiêu đề bằng hàng thứ nNếu bạn có các tiêu đề tiềm năng tại bất kỳ hàng tiêu đề nào, bạn có thể thay thế tiêu đề bằng hàng thứ n.Chỉ cần sử dụng chỉ số của hàng cụ thể đó ở vị trí của 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
4 trong câu lệnh 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
5.		Gấu trúc đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc CSVTrong phần này, bạn sẽ học cách đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc dữ liệu từ tệp CSV bằng phương thức read_csv.Phương thức 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
6 chấp nhận tham số 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
7. Bạn có thể vượt qua 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
8 để tạo hàng đầu tiên từ tệp CSV dưới dạng tiêu đề của DataFrame.
1 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
2 4.9 3 1.4 0.2 Iris-setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa

Gấu trúc thay thế tiêu đề bằng hàng thứ n

Nếu bạn có các tiêu đề tiềm năng tại bất kỳ hàng tiêu đề nào, bạn có thể thay thế tiêu đề bằng hàng thứ n.

Chỉ cần sử dụng chỉ số của hàng cụ thể đó ở vị trí của 

df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
4 trong câu lệnh 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
5.

Gấu trúc đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc CSV

Đoạn trích

print df.to_csv[header=None,index=False]
23,12
21,44
98,21

print pd.read_csv[io.StringIO[u""+df.to_csv[header=None,index=False]], header=None]
    0   1
0  23  12
1  21  44
2  98  21
0

Trong phần này, bạn sẽ học cách đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc dữ liệu từ tệp CSV bằng phương thức read_csv.

DataFrame trông giống như

Iris-setosasepal_lengthsepal_widthpetal_lengthpetal_widthflower_typeIris-setosaspl_len[cm]spl_wid[cm]petal_len[cm]peral_wid[cm]Gấu trúc thay thế tiêu đề bằng hàng thứ n01234
1 5.1 3.5 1.4 0.2 Iris-setosa
2 4.9 3.0 1.4 0.2 Iris-setosa
3 4.7 3.2 1.3 0.2 Iris-setosa
4 4.6 3.1 1.5 0.2 Iris-setosa
5 5.0 3.6 1.4 0.2 Iris-setosa

Gấu trúc thay thế tiêu đề bằng hàng thứ n

Nếu bạn có các tiêu đề tiềm năng tại bất kỳ hàng tiêu đề nào, bạn có thể thay thế tiêu đề bằng hàng thứ n.

Chỉ cần sử dụng chỉ số của hàng cụ thể đó ở vị trí của 

df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
4 trong câu lệnh 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
5.

Gấu trúc đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc CSV

Trong phần này, bạn sẽ học cách đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc dữ liệu từ tệp CSV bằng phương thức read_csv.

Phương thức 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
6 chấp nhận tham số 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
7. Bạn có thể vượt qua 
df.columns = df.iloc[0] 

df = df[1:]

df.head[]
8 để tạo hàng đầu tiên từ tệp CSV dưới dạng tiêu đề của DataFrame.

  • Sử dụng đoạn trích dưới đây để đặt hàng đầu tiên làm tiêu đề trong khi đọc tệp CSV để tạo DataFrame.
  • Khi in DataFrame, bạn có thể thấy rằng hàng đầu tiên từ tệp CSV được đặt làm tiêu đề của DataFrame.
  • không

Bài Viết Liên Quan

Hướng dẫn how do you remove blank rows from a dataframe in python? - làm cách nào để xóa các hàng trống khỏi khung dữ liệu trong python?
Ô tô giá rẻ dưới 200 triệu năm 2023
Hướng dẫn copy table mysql to another database - sao chép bảng mysql sang cơ sở dữ liệu khác
Hướng dẫn sum of prime numbers from 1 to n in python - tổng các số nguyên tố từ 1 đến n trong python
Hướng dẫn docker-php-ext-install sockets error - lỗi ổ cắm docker-php-ext-install
Hướng dẫn php config variables - biến cấu hình php
Hướng dẫn python positional-only arguments - đối số chỉ vị trí python
Hướng dẫn what is php call by reference? - cuộc gọi php theo tham chiếu là gì?
Hướng dẫn how to increment class variable in python - cách tăng biến lớp trong python
Hướng dẫn how do i print a single backslash in python? - làm cách nào để in một dấu gạch chéo ngược trong python?
Flagship cũ đáng mua nhất 2023
Tìm bạn tình hà nội 2023
Hướng dẫn how do you distribute cells in excel? - làm thế nào để bạn phân phối các tế bào trong excel?
Hướng dẫn what is tower of hanoi problem in python? - vấn đề tower of hanoi trong python là gì?
Hướng dẫn python hardware test automation - tự động kiểm tra phần cứng python
Hướng dẫn html form to update sql database - mẫu html để cập nhật cơ sở dữ liệu sql
Lịch năm 2023 vector
Hướng dẫn how do you replace a digit in python? - làm thế nào để bạn thay thế một chữ số trong python?
Hướng dẫn context javascript - bối cảnh javascript
Hướng dẫn how do i install a specific version of python using yum? - làm cách nào để cài đặt phiên bản cụ thể của python bằng yum?

Toplist mới

#1
Top 7 sự tích hồ gươm - ngữ văn lớp 6 2023
5 tháng trước
#2
Top 7 gdcd 6 bài 1 kết nối tri thức 2023
5 tháng trước
#3
Top 7 ý nghĩa của xây dựng gia đình văn hóa 2023
5 tháng trước
#4
Top 6 mẫu hợp đồng mượn đất làm nhà xưởng 2023
5 tháng trước
#5
Top 3 tổng tài biến thái tôi yêu anh tập 27 2023
5 tháng trước
#6
Top 6 kết thực phim mỹ nhân vô lệ 2023
5 tháng trước
#7
Top 9 trong những câu thơ sau câu nào sử dụng thành ngữ 2023
5 tháng trước
#8
Top 8 đề tài và chủ de của tác phẩm tắt đèn 2023
5 tháng trước
#9
Top 5 tiểu sử của thầy thích pháp hòa 2023
5 tháng trước

Bài mới nhất

Top hãng mặt nạ nội địa trung quốc năm 2024
Giải hóa 8 bài nồng độ dung dịch năm 2024
Cường hóa lên thẳng 15 trong nháy mắt năm 2024
Goh là viết tắt của gì trong tiếng anh năm 2024
Cải lương chi bảo là gì năm 2024
Bao cáo đầu tư mua đất để làm văn phòng năm 2024

Chủ Đề

programming Hỏi Đáp Toplist Là gì Bài Tập Địa Điểm Hay Mẹo Hay Học Tốt Nghĩa của từ Công Nghệ Khỏe Đẹp bao nhiêu Top List Tiếng anh Bao nhiêu Sản phẩm tốt Xây Đựng Ngôn ngữ javascript Ở đâu Đại học Hướng dẫn Bài tập Tại sao Dịch So Sánh Máy tính Món Ngon Bao lâu mẹo hay Thế nào So sánh Khoa Học Vì sao Lớp 9 Lớp 10