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...
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 = ...
使用.index属性提取DataFrame的索引: 在Pandas中,DataFrame对象有一个.index属性,该属性包含了DataFrame的所有行索引。你可以直接使用这个属性来获取索引。 将提取的索引赋值给变量或进行后续操作: 你可以将提取的索引赋值给一个变量,以便后续使用,或者直接进行其他操作,如打印输出、保存到文件等。 下面是一个具体的代码...
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...
0 Li 22 1 Hu 18 2 Jiang 35 3 Chen 26 4 Zhang 29 5 Wang 19 如果要输出Zhang的index 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] ...
index=df.index[df['Score']==90].tolist()print(index) 1. 2. 运行以上代码将输出: [2] 1. 这表明成绩为90分的学生在DataFrame中的索引为2。 综合示例 下面我们综合以上内容,给出一个完整的示例。 importpandasaspd data={'Name':['Alice','Bob','Charlie','David','Eve'],'Age':[25,30,35,...
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:...
[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...
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], ...