DataFrame.reindex(self, labels=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, fill_value=nan, limit=None, tolerance=None) 1. 参数注释: labels:array-like,新的轴(axis)标签,轴由参数axis指定 index,columns:新索引,如果指定index参数,等价于指定labels和axis=0/'ind...
行索引其实对应于Series当中的Index,也就是对应Series中的索引。所以我们一般把行索引称为Index,而把列索引称为columns。 我们在之前的文章当中了解过,对于Series来说,它的Index可以不必是整数,也可以拥有重复元素。当然如果我们不指定的话,它会和行号一样,都是整数: 我们可以手动修改df的index,来看看当行索引不是...
index=df.index 1. 在上述代码中,我们使用df.index来获取DataFrame的index,并将其赋值给变量index。此时,index将包含DataFrame的行索引信息。 完整代码示例 importpandasaspd# 创建DataFramedata={'Name':['John','Emma','Mike','Emily'],'Age':[25,24,26,23],'City':['New York','Los Angeles','Chicago...
row_index = df[df.Type == 'Zhang'].index.tolist()[0] print(row_index) 输出结果为:4 Age列中,index=5的那个元素的值 Wang_Age = df['Age'][5] print(Wang_Age) 输出结果如下: 19
索引值 在DataFrame 中,索引(Index)是用于标识每一行的唯一标识符。默认情况下,索引是从 0 开始的整数序列,但也可以自定义索引。 获取索引值的方法 1. 获取所有行的索引 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例 DataFrame data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] } df = ...
[1,2]#获取第0行的索引值index_value =df.index[0]#获取第1列的列名col_name = df.columns[1]#使用loc方法选择'A'和'B'列,以及'a'和'b'行,生成一个新的dataframedf.loc[['a','b'],['A','B']]#使用iloc方法选择第0行的索引值df.iloc[[0]].index.values[0]#使用iloc方法返回df第一列的...
这段代码会返回一个新的DataFrame,其中只包含满足条件(即列A中的值大于3)的行。如果你只想获取这些行的索引,可以使用.index属性:df.loc[df['A'] > 3].index如果你想要获取这些元素的原始位置索引(即它们在原始DataFrame中的位置),可以使用np.where函数:...
如果要自己指定行索引和列索引,可以使用index和column参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df =pd.DataFrame( data=[[ 0, 0, 2, 5, 0], [1478, 3877, 3674, 2328, 2539], [1613, 4088, 3991, 6461, 2691], [1560, 3392, 3826, 4787, 2613], ...
3. s1.index获取索引 4. s1.value获取值 5. pd.DataFrame()-创建DataFrame 对象 5.1 data = ...