我正在使用数据集来练习构建决策树分类器。
这是我的代码：
import pandas as pd
tdf = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', sep = ',', header=0)
tdf.info()
该列没有名称，我在添加列名时遇到问题，已经尝试过重新索引、pd.melt、重命名等。
我要分配的列名是：
谢谢，
对于任何数据框，例如 df ，您可以通过将列表中的列名传递给 df.columns 方法来添加/修改列名：例如，如果您希望列名是 'A'、'B'、'C ', 'D'], 使用这个
df.columns = ['A', 'B', 'C', 'D’]
在您的代码中，您可以删除header=0吗？这基本上告诉 pandas 将第一行作为列标题。一旦你删除它，使用上面的来分配列名
df = pd.read_csv("Price Data.csv", names=['Date', 'Price'])
使用该names字段向您的 pandas 数据框添加标头。
我尝试了上面的代码，但您缺少第一行数据。
1.原创
tdf = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', sep = ',', header=0)
tdf.shape
(698, 11)
2.和前面的问题一样，去掉header=0
tdf = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', sep = ',')
tdf.shape
(698, 11)
3. 新答案，在读取 csv 时添加列名，确实得到所有行
tdf = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', sep = ',', names=['Sample code number: id number','Clump Thickness: 1 - 10','Uniformity of Cell Size: 1 - 10','Uniformity of Cell Shape: 1 - 10','Marginal Adhesion: 1 - 10','Single Epithelial Cell Size: 1 - 10','Bare Nuclei: 1 - 10','Bland Chromatin: 1 - 10','Normal Nucleoli: 1 - 10','Mitoses: 1 - 10','Class: (2 for benign, 4 for malignant)'])
tdf.shape
( 699 , 11)
您可以在读取 csv 文件时指定列的名称
import pandas as pd
tdf = pd.read_csv('https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', sep = ',', names=['Sample code number: id number','Clump Thickness: 1 - 10','Uniformity of Cell Size: 1 - 10','Uniformity of Cell Shape: 1 - 10','Marginal Adhesion: 1 - 10','Single Epithelial Cell Size: 1 - 10','Bare Nuclei: 1 - 10','Bland Chromatin: 1 - 10','Normal Nucleoli: 1 - 10','Mitoses: 1 - 10','Class: (2 for benign, 4 for malignant)'])
您可以使用检查数据框
tdf.head()
你得到
您可以在https://gist.github.com/e94b31914dbaebda7d11f6bfe0cfbdec上查看代码