#使用groupby方法按时间频率进行聚合的时候,需要传入Grouper对象(原书中为TimeGrouper对象) resampled = df2.set_index("time")\ .groupby(["key",time_key])\ .sum() #使用key和time_key进行分组,之后用sum方法进行聚合 print(resampled) # value # key time # a 2017-05-20 00:00:00 30 # 2017-05-...
2.使用带有 rename axis 的reset_index重命名当前索引列名 我们可以更改索引的名称，然后将reset_index更...
133、df.groupby(‘客户分类’).sum().reset_index()#分组汇总后再重置索引,变为标准DataFrame 134、pd.pivot_table(data,values,index,columms,aggfunc,fill_value,margins,dropna,margins_name) 135、数据透视表,data:数据表df,values:值,index:行索引,columns:列索引,aggfunc:values的计算类型,fill_value:对空...
unstack():将最内层的行索引还原成列索引(默认最内层索引level=-1,可指定level=0为最外层索引);直观理解index to column pivot():将某列的值设置为行索引、列索引以及对应的值;直观理解column values to index, to column, to value melt():将特定列指定为标识符,特定列作为数值;直观理解columns to values 1...
loc[index, column_name] #index为Dataframe的索引,column_name为列名 若您尚不明白索引,请点击此处访问Pandas官方文档 现在仍然以下图数据为例, 访问某行某列的数据 访问 第2行 列名two 的数据,正确操作如下 data.loc[1, 'two'] 该操作的输出为5
DataFrame.insert(loc, column, value[, …])在特殊地点插入行 DataFrame.iter()Iterate over infor axis DataFrame.iteritems()返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows()返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first elem...
The DataFrame.reset_index() function Reset index to starts at 0 Reset index without new column Reset index in place Reset index starts from 1 Reset index to the range of numbers Reset index and change column name Reset multi-level index ...
df = df.reset_index() df.head(10) 2.png 这里我们使用了 Pandas 多级索引的 stack / unstack 特性。stack() 会将列名转置为新一级的索引,并将数据框(DataFrame)转换成序列(Series)。转置后,我们对行和列的名称做一些调整,再用 reset_index() 将数据框还原成普通的二维表。
DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) 在特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() 返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows() 返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name]) Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as fi...
insert(loc, column, value) #在特殊地点loc[数字]插入column[列名]某列数据 DataFrame.iter() #Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() #返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows() #返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name]) #Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with...