pivot(*, columns[, index, values])根据给定的索引/列值返回重塑的DataFrame。pivot_table([values, ...
# python 3.x import pandas as pd import numpy as np index = pd.MultiIndex.from_product([ ...
Series对象是由索引index和值values组成的,一个index对应一个value。其中index是pandas中的Index对象。values是numpy中的数组对象。 import pandas as pd s1 = pd.Series([2,3,4,5], index=['a', 'b', 'c', 'd']) print(s1) 结果: a 2 b 3 c 4 d 5 dtype: int64 print(s1.index) 结果: In...
在创建dataframe时指定索引:可以在创建dataframe时通过设置index参数来指定索引列。例如,pd.DataFrame(data, index=index_list)将index_list作为索引。 设置数据和索引的示例代码如下: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 设置数据 data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'], 'Age': [25, 28, 30...
上面的代码首先创建了一个包含’A’和’B’两列的DataFrame,并指定了Index。然后定义了一个Index的列表index_list,用于筛选对应的数据。最后通过loc属性选择了index_list中的行,并将结果打印出来。 代码解释 import pandas as pd:导入Pandas库。 data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b',...
df= pd.DataFrame(list,columns=["姓名","年龄"])print(df) 结果如下 2.定义DataFrame的方式(使用字典+行标签、列表嵌套字典、Series) importpandas as pd data={"name": ["小勇","小锋"],"age": [28,29], } df= pd.DataFrame(data,index=["a","b"])print(df) ...
Series对象是由索引index和值values组成的,一个index对应一个value。其中index是pandas中的Index对象。values是numpy中的数组对象。 importpandas as pd s1= pd.Series([2,3,4,5], index=['a','b','c','d'])print(s1) 结果: a2b3c4d5dtype: int64print(s1.index) ...
import pandas as pd import random #其中有用到random函数,所以导入 一、dataframe创建 pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) data:numpy ndarray(结构化或同类),dict或DataFrame,Dict可以包含Series,数组,常量或类似列表的对象 ...
import pandas as pd pd.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy) 参数说明: 参数名称说明 data 输入的数据,可以是 ndarray,series,list,dict,标量以及一个 DataFrame。 index 行标签,如果没有传递 index 值,则默认行标签是 np.arange(n),n //代码效果参考:http://www.jhylw.com.cn/222341445.html...
import pandas as pd 构造Series数据 s = pd.Series({'a':1,'b':2,'c':3}) s a 1 b 2 c 3 dtype: int64 s.index Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') 指定的list,后续按指定list的元素顺序进行排序 list_custom = ['b', 'a', 'c'] ...