命令:dfname.set_index("列名"), 指定行的名称对应的列名。但是这个命令是不对原有的DateFrame改变: >>> df.set_index('user_id') service_type online_time user_id Gx4sJzcQog01UhZL 4 85 kEXrhTiug93DIcLG 1 10 AouXr0EOUtSRdiYK 1 12 Yds7U30hnRZDiLtb 4 134 OFDTSXrhN9Q2mbVw 4 84 #...
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 ...
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(...
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...
我们可以使用set_index方法将任何列转换为 index：# python 3.x import pandas as pd df = pd....
使用set_index方法:可以将现有的DataFrame对象的列设置为多级索引。可以通过指定多个列名来创建多级索引。 示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd data = { 'Level 1': ['A', 'A', 'B', 'B'], 'Level 2': ['a', 'b', 'a', 'b'], 'Value': [1, 4, 7, 10] } df = pd....
二、实现过程 这里【袁学东】给了一个方法，代码如下所示：df['日期'] = pd.to_datetime(df['日期...
通过传入指定的index名称来进行索引; 获取单个索引值; 获取多个索引值;点索引。名称索引 # index名称索引 #获取单个索引值 print(s["a"]) print("*"*6) #获取多个索引值 print(s[["a","b","c"]]) result: 1 *** ** a 1 b 2 c 3 dtype: int64 使用名称索引不仅可以索引单个value值,也可以索...
以下实例使用 ndarrays 创建,ndarray 的长度必须相同, 如果传递了 index,则索引的长度应等于数组的长度。如果没有传递索引,则默认情况下,索引将是range(n),其中n是数组长度。 ndarrays 可以参考:NumPy Ndarray 对象 实例- 使用 ndarrays 创建 importnumpyasnp ...