方法1:df.reset_index(drop=True) 设置行索引为(0-n) 方法2:df.set_index(列名) 设置某一列为行索引 2> 找数据的最大或最小的n个值 方法1:df.msmallest(n,列名) df.nlargest(n,列名) 方法2:排序 df.sort_values(列名,ascending=False/True) #False降序 df.sort_index() 3> 简单的统计函数 df....
header设置的是列,如果是多列则使用列表,从左到右为0,1,2,...,index_col则是设置的行,用来指定行索引。 beauty = pd.read_excel('beauty.xlsx',header=[0,1],index_col=0) beauty 但是要自己创建一个多层索引则有两种方式:分别是隐式和显式的。 1、创建多层索引 方法一:隐式创建,即给DataFrame的inde...
df = pd.DataFrame({'Name': pd.Series(['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky', 'Bob'], index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E']), 'Age': pd.Series([28, 34, 29, 42], index=['A', 'B', 'C', 'D'])}) df['Math'] = pd.Series([90, 58, 99, 100, 48], index=['A',...
如果文件格式不正确,可以考虑使用index_col=false强制pandas不适用第一列作为索引。在使用None的时候,会自动将第一列作为索引,并额外添加一列。所以大多我们会使用index_col=0,直接将第一列作为索引,不额外添加列。如果知道某个数据为某一列可以直接指定。 import pandas as pd df = pd.read_excel('E:/pandas/...
6.index_col:指定哪些列用作数据框的行索引(标签) 7.na_values:指定原始数据中哪些特殊值代表了缺失值 8.thousands:指定原始数据集中的千分位符 9.convert_float:默认将所有的数值型字段转换为浮点型字段 10.converters:通过字典的形式,指定某些列需要转换的形式 ...
series = df[col] print(series) ''' 0 110 1 105 2 109 Name: 语文, dtype: int64 0 105 1 88 2 120 Name: 数学, dtype: int64 0 99 1 115 2 130 Name: 英语, dtype: int64 ''' 1.创建一个DataFrame对象 pandas.DataFrame(data,index,columns,dtype,copy) ...
# 通过二维数组直接创建Dataframe,得到一样形状的结果数据,如果不指定index和columns,两者均返回默认数字格式 ar= np.random.rand(9).reshape(3,3) df1=pd.DataFrame(ar) # index和colunms指定长度与原数组保持一致 df2= pd.DataFrame(ar, index = ['a','b','c'], columns = ['one','two','three']...
index_col: 选择某一列作为index coerce_float: 非常有用,将数字形式的字符串直接以float型读入 parse_dates: 将某一列日期型字符串转换为datetime型数据,与pd.to_datetime函数功能类似。可以直接提供需要转换的列名以默认的日期形式转换,也可以用字典的格式提供列名和转换的日期格式,比如{column_name: format string...
这里需要注意的时,在指定index和colunms时,如果在源数据中没有的,会默认使用NaN来填充。 使用字典列表创建DataFrame 一组字典的列表也可以作为输入数据传递给 DataFrame 构造函数。默认情况下,字典的key会被用作columns。 #使用字典列表创建DataFrame data = [{'a': 1, 'b': 2}, {'a': 5, 'b': 10, '...
在操作数据的时候,DataFrame对象中删除一个或多个列是常见的操作,并且实现方法较多,然而这中间有很多细节值得关注。...这是因为drop方法中,默认是删除行。如果用axis=0或axis='rows',都表示展出行,也可用labels参数删除行。...,你可以通过同时使用index和columns,