dataframe.set_index(Column_name,inplace = True)使用set_index()将一列作为索引。import pandas as ...
DataFrame.set_index('column') 将列设置为行索引 In [77]: df2[:7] Out[77]: time key value 0 2017-05-20 00:00:00 a 0.0 1 2017-05-20 00:00:00 b 1.0 2 2017-05-20 00:00:00 c 2.0 3 2017-05-20 00:01:00 a 3.0 4 2017-05-20 00:01:00 b 4.0 5 2017-05-20 00:01:00...
让索引列还保持在column df.set_index("userId", inplace=True, drop=False) df.head()df.index...
# 选择需要作为索引的列index_column=df['姓名']print("需要作为索引的列:")print(index_column) 1. 2. 3. 4. 通过这段代码,可以确认我们想要将“姓名”这一列用作新的索引。 4. 将选中的列设置为新的索引 接下来,我们使用set_index()方法来将此列设置为新的行索引: #将'姓名'列设置为新的索引df....
Set the DataFrame index (row labels) using one or more existing columns or arrays (of the correct length). The index can replace the existing index or expand on it. Parameters keyslabel or array-like or list of labels/arrays This parameter can be either a single column key, a single arr...
Pandas.DataFrame.set_index() pandas.DataFrame.set_index方法用于为DataFrame添加索引(行标签)。 新索引可以来自于DataFrame现有的列;例 也可以来自于外array-like对象;例 也可以来自于其他index(索引对象)。 语法: DataFrame.set_index(keys,* ,drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)...
DataFrame的合并函数有好几个:merge(基于column名称)、append、concat(基于index的值)...这里我们选择concat. df_user = pd.concat([channel_last_week['用户数'], channel['用户数']], keys=[yd_la, yd], axis=1).fillna(0) 先看一下结果: ...
columns Out[14]: Index(['color', 'director_name', 'num_critic_for_reviews', 'duration', 'director_facebook_likes', 'actor_3_facebook_likes', 'actor_2_name', 'actor_1_facebook_likes', 'gross', 'genres', 'actor_1_name', 'movie_title', 'num_voted_users', 'cast_total_face...
Set the DataFrame index (row labels) using one or more existing columns or arrays (of the correct length). The index can replace the existing index or expand on it.Parameters keyslabel or array-like or list of labels/arrays This parameter can be either a single column key, a single array...
df_piv1 = pd.pivot_table(df,index=df.index,columns='站点',values='流量',fill_value=0)df_piv1.plot(subplots=True)5 绘制某一站点某一个属性系列的箱型图，箱型图主要目的是为了帮助我们发现误差数据的，若有剔除。df.groupby('站点').boxplot(column=['水位'])总结：对于我们存入Excel里面的数据...