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...
set_index(keys,drop=True) keys:可以为值也可以为列表,为列表时会产生Multindex 查看索引的方法:DataFrame.index 可以查看索引的名字和值:DataFrame.index.names DataFrame.index.levels Panel:DataFrame的容器(弃用) items -axis 0,每个项目对应于内部包含的数据帧(DataFrame) major_axis -axis 1,它是每个数据帧(...
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。
```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 ...
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 ...
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...
set_index和reset_index是一对互逆的操作,其中前者用于置位索引——将DataFrame中某一列设置为索引,同时丢弃原索引;而reset_index用于复位索引——将索引加入到数据中作为一列或直接丢弃,可选drop参数。二者是非常常用的一组操作,例如在执行groupby操作后一般会得到一个series类型,此时增加一个reset_index操作即可实现...
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...
#法三:df2=df2.reindex(labels=range(len(df))#labels是第一个参数,可以省略# 输出df2a b c d01617181911213141528910113456740123# 注:df = df.reindex(index=[]),在原数据结构上新建行(index是新索引,若新建数据索引在原数据中存在,则引用原有数据),默认用NaN填充(使用fill_value=0 来修改填充值自定义,此...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'date': ['2023-01-01', '2023-02-01', '2023-03-01'], 'value': [10, 20, 30]} df = pd.DataFrame(data) # 将'date'列设置为索引 df.set_index('date', inplace=True) # 定义一个转换函数 def date_converter(date_str): r...