对于填充值,可以通过参数fill_value来设置: df.reindex(new_index, fill_value=0) http_status response_time Safari 404 0.07 Iceweasel 0 0.00 Comodo Dragon 0 0.00 IE10 404 0.08 Chrome 200 0.02 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 二,设置索引(set_
df = pd.DataFrame(data=Student_dict, index=['a','b','c','d']) df df.set_index():设置姓名列为行索引: df.set_index('姓名', inplace=True) df 变更前后: df.set_index():设置姓名、性别两列为行索引: df.set_index(['姓名', '性别'], inplace=True) df 变更前后: df.drop():删除...
```python df.set_index('A', drop=False, inplace=True) print(df)输出:``cssA B C A0 1 4 7 11 2 5 8 22 3 6 9 3` 代码示例3:将列'A'设置为索引,并将新索引添加到现有索引中(append=True) ```python df.set_index('A', append=True, inplace=True) print(df)输出:css A A B ...
DataFrame可以通过set_index方法,可以设置单索引和复合索引。 reset_index可以还原索引,从新变为默认的整型索引。
pivot用来重组DF,使用指定的index,columns和values来对现有的DF进行重构。 看一个Pivot的例子: 通过pivot变化,新的DF使用foo中的值作为index,使用bar的值作为columns,zoo作为对应的value。 再看一个时间变化的例子: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In [1]: df Out[1]: date variable value...
2.5 loc函数:df.loc[df["column_name] <= value] 根据特征属性(列名)或索引标签筛选数据:df.loc[columns 筛选条件] 或df.loc[index 筛选条件]; 同时根据索引标签和特征属性(列名)筛选数据:df.loc[index 筛选条件,columns 筛选条件] 2.6 筛选函数之间还能根据各自的特点搭配使用 ...
...随后,我们使用df.iterrows()遍历原始数据的每一行,其中index表示行索引,row则是这一行具体的数据。接下来,获取每一行中inf_dif列的值,存储在变量value中。 ...(10)循环,将当前行数据复制10次;复制的具体方法是,使用result_df.append()函数,将复制的行添加到result_df中。 ...
使用列名直接访问列数据：print(df['Student Name'])4. 重新设置索引.set_index()可以使用.set_index...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...
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...