熊猫名字数据框包含点-怎么办？

熊猫名字数据框包含点的情况下，可以采取以下几种解决方案：

1. 修改数据框列名：如果数据框的列名包含点，可以通过修改列名的方式解决。可以使用pandas库中的rename()函数来修改列名，将点替换为其他字符，如下所示：

import pandas as pd

# 假设数据框名为df，列名为'熊猫名字.数据框'
df.rename(columns={'熊猫名字.数据框': '熊猫名字_数据框'}, inplace=True)

这样就将包含点的列名修改为'熊猫名字_数据框'。

1. 使用索引访问列：如果修改列名不符合需求，可以通过索引访问列的方式获取数据。在pandas中，可以使用iloc或loc来访问列，如下所示：

# 假设数据框名为df，列名为'熊猫名字.数据框'
# 使用iloc通过列索引访问列
column_data = df.iloc[:, 0]  # 第一列的数据

# 使用loc通过列名访问列
column_data = df.loc[:, '熊猫名字.数据框']

这样就可以通过索引访问到包含点的列数据。

1. 使用正则表达式匹配列名：如果需要对多个包含点的列进行操作，可以使用正则表达式匹配列名，然后进行相应的操作。在pandas中，可以使用filter()函数结合正则表达式来筛选列，如下所示：

import re

# 假设数据框名为df，列名为'熊猫名字.数据框'和'其他列名'
# 使用正则表达式筛选包含点的列
pattern = re.compile('.*\..*')  # 匹配包含点的列名
filtered_columns = df.filter(regex=pattern)

# 对筛选出的列进行相应的操作
# ...

这样就可以通过正则表达式匹配到包含点的列，并进行相应的操作。

总结起来，针对熊猫名字数据框包含点的情况，可以通过修改列名、使用索引访问列或使用正则表达式匹配列名的方式来解决。具体选择哪种方式取决于实际需求和操作场景。