现在,让我们将“Name”列设置为Dataframe的索引。 df.set_index('Name',inplace=True)print(df) 1. 2. 通过上述代码,我们成功将“Name”列设置为Dataframe的索引。 序列图 下面是一个示例序列图,展示了如何在Python中将Dataframe的一列设置为索引的过程。 开发者导入Pandas库创建Dataframe设置某一列为索引 关系图...
pd.DataFrame(data,index,columns)data是必需参数，表示要传递的数据。index是可选参数，用于自定义行索引...
当然我们需要来一点花样,比如传一个谓词进去,你要知道,在 python 里一切皆对象,所以我们可以把函数当成一个参数传给另一个函数。 deflinear_search_v2(predicate, iterable):for index, val inenumerate(iterable):ifpredicate(val):returnindexreturn -1 assert linear_search_v2(lambda x: x == 5, number_lis...
（1）直接从列表创建 Seriesimport pandas as pd# 通过列表创建 Seriesser1 = pd.Series([1,3,5,7])# 通过 notebook 打印 ser1ser1输出显示如下：0 11 32 53 7dtype: int64输出有两列，第一列是 index，第二列是 values， values 就是我们传入的列表，而 index 则是对应的序号。当我们只...
Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。 由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和columns。Index类型的创建的比较简单,通常给出data、dtype和name三...
编程算法python 1.Series 生成一维数组,左边索引,右边值: In [3]: obj = Series([1,2,3,4,5]) In [4]: obj Out[4]: 0 1 1 2 2 3 3 4 4 5 dtype: int64 In [5]: obj.values Out[5]: array([1, 2, 3, 4, 5], dtype=int64) In [6]: obj.index Out[6]: RangeIndex(start=...
In [1]:importpandasaspd 从列表中创建DataFrame # 从列表中创建 list1 = [2,5,8,10] df_l = pd.DataFrame(list1) df_l 结果: image 这里传入的是一个单一的列表,得到的是带有行列索引的一列数据,行索引用index表示,就是这里最前面竖着的那一列[0,1,2,3],相当于Excel里的第一列,列索引用columns...
In[3]:print(df.dtypes)timestamp int64 gas_pedal float64dtype:object info()- 打印 DataFrame 的概要信息(索引数据类型、列数据类型、内存使用等) 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[4]:df.info()<class'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex:10764entries,0to10763Datacolumns(total...
Python工程师 27 人赞同了该文章 DataFrame 一个表格型的数据结构,类似于 Excel 、SQL 表,既有行标签(index),又有列标签(columns),它也被称异构数据表,所谓异构,指的是表格中每列的数据类型可以不同,比如可以是字符串、整型或者浮点型等。 DataFrame 的每一行数据都可以看成一个 Series 结构,只不过,DataFrame...
由Series 组成的字典, 创建DataFrame时, columns为字典的key,index为Series 的标签,就是索引.如果Series没有指定标签,那就默认用数字标签. 方法三 : 通过二维数组直接创建 arr = pd.DataFrame(np.random.rand(9).reshape(3,3)) 可以看到,由于没设置 行和列 , 所以默认用数字标签. 这样不美观,不便于编码,所以...