实现“python columns是internal names”可以分为以下几个步骤：

  1. 导入所需的库和模块
  2. 创建一个DataFrame对象
  3. 设定DataFrame的列名
  4. 使用内部列名进行操作

下面是详细的步骤及代码示例：

1. 导入所需的库和模块

首先，我们需要导入pandas库来处理数据。可以使用以下代码导入pandas库：

import pandas as pd

2. 创建一个DataFrame对象

接下来，我们需要创建一个DataFrame对象，可以使用pandas库中的DataFrame类来实现。以下是一个创建DataFrame对象的示例代码：

data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'],
        'Age': [28, 32, 25],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

3. 设定DataFrame的列名

在创建DataFrame对象后，我们可以使用columns属性来设定DataFrame的列名。以下是一个设定列名的示例代码：

df.columns = ['name', 'age', 'city']

4. 使用内部列名进行操作

在设定了列名后，我们可以使用内部列名来进行操作，例如对列进行选择、过滤、计算等。以下是一些示例代码：

  • 选择某一列：
df['name']
  • 过滤行：
df[df['age'] > 30]
  • 计算列的和：
df['age'].sum()

通过以上步骤，我们就可以实现“python columns是internal names”的要求了。

状态图如下所示：

stateDiagram
    [*] --> 创建DataFrame对象
    创建DataFrame对象 --> 设定列名
    设定列名 --> 使用内部列名进行操作
    使用内部列名进行操作 --> [*]

希望本文能够帮助你理解如何实现“python columns是internal names”。如果有任何问题，请随时向我提问。