Question

我已经使用以下代码生成了一个数据框，该数据框应该是海图的输入。

data_array = np.array([['index', 'value']])
for x in range(len(value_list)):
    data_array = np.append(data_array, np.array([[int((x + 1)), int(value_list[x])]]), axis = 0)
data_frame = pd.DataFrame(data_array)

输出看起来像这样：

      0       1
0 index  values
1     1 value_1
2     2 value_2
3     3 value_3

但是，对于此数据框，seaborn返回一个错误。将我的数据与示例进行比较时，我发现第一行丢失了。用load_dataset（）加载的样本看起来像这样：

0 index  values
1     1 value_1
2     2 value_2
3     3 value_3

如何删除数据框的第一行轴标签，使其看起来像提供的示例？删除第一行将删除字符串“ index”和“ values”，但不会删除轴标签。

Answer 1

Numpy认为index和values行也是数据框值的一行，而不是列名。

我认为这将是更Python化的方式：

pd.DataFrame(list(enumerate(value_list, 1)), columns=['index', 'values'])

Answer 2

不知道CONVERT(datetime, YOUR_COLUMN, 'yyyy-mm-dd hh:mm')是什么。但是我建议另一种创建数据框的方法：

value_list

import pandas as pd value_list = ['10', '20', '30'] data_frame = pd.DataFrame({ 'index': range(len(value_list)), 'value': [int(x) for x in value_list]})：

data_frame

现在，您可以轻松更改数据框索引和“索引”列：

   index value
0      0    10
1      1    20
2      2    30

data_frame.loc[:, 'index'] += 1 data_frame.index += 1：

data_frame

Answer 3

只需切片数据框

df =data_frame[2:]
df.columns = data_frame.iloc[1] --it will set the column name

Answer 4

尝试：

new_header = df.iloc[0] #grab the first row for the header
df = df[1:] #take the data less the header row
df.columns = new_header #set the header row as the df header

如何在python pandas数据框中隐藏轴标签？

4 个答案: