pandas的dataframe方法 pandasDataFrameattrs的
目录
- Metadata
- pandas.DataFrame.attrs
- &x1f4cc; 属性说明
- &x2705; 示例
- &x26a0;&xfe0f; 注意事项
- &x2705; 拓展资料
Metadata
| 技巧 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.attrs | 用于存储与 DataFrame 关联的全局元数据（metadata） |
pandas.DataFrame.attrs
pandas.DataFrame.attrs 一个字典类型的属性，用于存储与 DataFrame 关联的全局元数据（metadata）。这些元数据不会影响 DataFrame 的计算行为，但可以用来记录一些附加信息，例如数据来源、作者、单位、描述等。
&x1f4cc; 属性说明
- 类型：
dict（字典） - 默认值：空字典
}
你可以通过 df.attrs 获取或设置这个字典。
&x2705; 示例
示例 1: 设置和获取 DataFrame 的 attrs
import pandas as pd 创建一个 DataFramedf = pd.DataFrame( ‘A’: [1, 2, 3], ‘B’: [4, 5, 6]}) 设置 attrsdf.attrs[‘author’] = ‘Alice’df.attrs[‘description’] = ‘实验数据’df.attrs[‘unit’] = ‘kg’ 打印 attrsprint(df.attrs)
输出：
&039;author&039;: &039;Alice&039;, &039;description&039;: &039;实验数据&039;, &039;unit&039;: &039;kg&039;}
示例 2: 获取单个属性
获取单个属性print(df.attrs[‘description’])
输出：
实验数据
示例 3: 默认情况下 attrs 是空的
新建的 DataFrame 的 attrs 默认为空df2 = pd.DataFrame(‘X’: [10, 20]})print(df2.attrs)
输出：
}
示例 4: 使用 attrs 在函数间传递元信息
def process_data(data): print(f”处理数据：data.attrs.get(‘description’, ‘无描述’)}”) return data 2result = process_data(df)print(result)
输出：
处理数据：实验数据 A B0 2 81 4 102 6 12
&x26a0;&xfe0f; 注意事项
attrs不会参与任何 pandas 操作（如合并、分组、运算等），因此在操作后可能会丢失。- 如果你希望保留
attrs，建议在自定义函数中手动复制。
&x2705; 拓展资料
| 特性 | 说明 |
|---|---|
| 类型 | 字典 dict |
| 用途 | 存储额外的元数据，如描述、单位、作者等 |
| 默认 | 空字典 } |
| 使用方式 | df.attrs[&039;key&039;] = value |
| 注意 | 不会被大多数 pandas 操作保留 |
如果你有更多关于 pandas 元数据或其他特性的疑问，欢迎继续提问！
到此这篇关于pandas DataFrame attrs的实现示例的文章就介绍到这了,更多相关pandas DataFrame attrs内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！
无论兄弟们可能感兴趣的文章:
- pandas按行按列遍历Dataframe的几种方式
- Pandas DataFrame数据的更改、插入新增的列和行的技巧
- pandas DataFrame的修改技巧(值、列、索引)
- pandas DataFrame 删除重复的行的实现技巧
- 利用Pandas 创建空的DataFrame技巧
- Python中pandas dataframe删除一行或一列:drop函数详解
- pandas.DataFrame删除/选取含有特定数值的行或列实例
- python pandas dataframe 按列或者按行合并的技巧
- pandas对dataFrame中某一个列的数据进行处理的技巧
- Pandas把dataframe或series转换成list的技巧
- pandas.DataFrame 根据条件新建列并赋值的技巧
