可以通过传递列名列表来设置多列索引: df_multi_index=pd.DataFrame({'A':['foo','foo','bar','bar'],'B':['one','two','one','two'],'C':[1,2,3,4]})print("\nOriginal Multi-Column DataFrame:")print(df_multi_index)# 使用多列设置索引df_multi_index_set=df_multi_index.set_index(...
◆ df.set_index()的应用 将指定列设置为行索引，提升数据管理的灵活性。通过设置df.set\_index(['姓名', '性别'], inplace=True)，可以将“姓名”和“性别”两列共同作为行索引。这样，我们就能更灵活地管理和操作数据。◆ df.drop()的用法 df.drop()删除特定行或列，提升数据处理能力。当我们想要删除特...
data.set_index(["one"], inplace=True) 6.重置表索引 data.reset_index() 三、Dataframe的增、删操作 现有Dataframe数据结构的data1和data2 按行添加 将data2添加到data1中: data1 = data1.append(data2, ignore_index=True) 按行删除 将data1中第n行删除: data1 = data1.drop(labels = n) 按列...
除了使用setindex外,还可以方便的使用on来进行一个设置,也就是 [i,j,on],这个也是优点非常明显的一个用法: 可以不用使用setindex()就可以轻松的利用 secondary indies 进行子集的计算。 方便设置,当然更方便重复使用(遗憾的是目前还没实现)。 语法上更清晰。 如果之前已经熟悉了data.table,那就是无缝衔接,例如:...
基本用法 在第一个参数键中指定用作索引的列的列名(列标签)。指定的列设置为索引。 df_i = df.set_index('name') print(df_i) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92 # Charlie 18 CA 70 # Dave 68 TX 70
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的pivot本质上就是set_index先创建层次化索引,再利用unstack进行重塑。 皮大大 2021/03/02 7250 数据分析篇 | Pandas基础用法1 pythonnumpy编程算法数据结构 看本文之前先看看Panda是概览,大致了解一下:数据分析篇 | Pandas 概览 龙哥 2019/12/02 2.3K0 Pandas中文官档 ~ 基础用法1 pythonnumpy数据分析编程算...
使用reset_index()将索引重新分配给序列号 基本用法 删除原始索引:参数drop 更改原始对象:参数inplace 使用reset_index()和set_index()将索引更改为另一列(重置) 以下面的数据为例。 import pandas as pddf= pd.read_csv('./data/21/sample_pandas_normal.csv')print(df)# name age state point# 0 Alic...
set_index(new_index, inplace=True) # 创建新的DataFrame,将原始DataFrame作为其中一个级别的数据 new_df = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9]}, index=df.index) # 将新的DataFrame添加到Pandas中的级别 df['Level 3'] = new_df # 打印结果 print(df) 输出结果如下: 代码语言:txt 复制 A B ...