df.set_index()：设置列为行索引 df.set_index()：设置列为行索引 创建一个DataFrame：import pandas...
df0 = df.set_index(['学号','性别'],inplace = True) print('设置索引后成绩如下:\n',df0)
对于部分列名的修改，你可以利用rename方法。这种方法会返回一个新的DataFrame，原始DataFrame不会受到影响。方法三：原地列名修改 如果你想在原DataFrame上直接修改列名，rename方法可以设置inplace=True，实现这一目标。方法四：set_axis方法的使用 set_axis方法提供了更广泛的灵活性，通过设置axis参数为1或'...
DataFrame- data: list- columns: list+read_csv(file_path: str) : DataFrame+get_column_values(column_name: str) : list 在类图中,我们定义了一个名为DataFrame的类,它具有data和columns属性,以及用于读取CSV文件和获取列值的方法。 状态图 以下是获得DataFrame某一列值的Set所涉及的状态图: ReadDataCreate...
import pandas as pd # 创建一个示例dataframe data = {'column1': [1, 2, 3, 4, 5], 'column2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']} df = pd.DataFrame(data) # 选择需要的列 selected_columns = df[['column1', 'column2']] # 创建集合 column1_set = set(selected_columns['column1...
列索引:columns 值:values(Numpy的二维数组) (8.1)DataFrame的创建 最常用的方法是传递一个字典来创建。DataFrame以字典的键作为每一【列】的名称,以字典的值(一个数组)作为每一列。此外,DataFrame会自动加上每一行的索引(和Series一样)。 同Series一样,若传入的列与字典的键不匹配,则相应的值为NaN。 DataFrame...
channel_last_week.set_index('渠道', inplace=True) 注:在pandas中,一般set_xxx类型的函数都会有一个参数inplace,代表是在原对象上修改,还是返回一个新的对象。 这时候,我们的channel就变成了下面这样 image.png 我们来看一下它的index和columns channel.index ...
sf.set_column_width(columns=["col_1","col_2","col_3"],width=10)ew=StyleFrame.ExcelWriter(r'my_excel.xlsx')sf.to_excel(ew)ew.save() 最后效果如下: 我们把col_1列列宽设置成10,col_2列列宽设置成20,col_3列列宽设置成30,实现代码如下: ...
pd.DataFrame(ndarray,index,columns) index输入为列表作为行索引的值 属性: shape,index,columns,values,T 方法: 返回前N行(默认为5) head(N) 返回后N行(默认为5) tail(N) DataFrame索引的设置: 1)修改行列索引值: 行列索引值不能单独修改,只能进行整行或者整列的修改。
Pandas set_index&reset_index Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块,对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用,因此这些基础的东西还是要好好的学学。Pandas模块的数据结构主要有两:1、Series ;2、DataFrame 先了解一下Series结构。 a.创建 a.1、pd.Series([list],index=[list])//以list为参数,参数为一list...