在表mytable中,创建(唯一)复合索引,索引名indexName,索引字段是col01,col02,col03… ② 修改表的同时创建 AI检测代码解析 ALTER TABLE 表名 ADD [UNIQUE ] INDEX [indexName] ON (columnname(length)) 1. 修改表,在表中加入(唯一)索引,索引名indexName,索引字段是columnname(length); (2)删除索引 AI检测...
例如CREATE INDEX 索引的名字 ON tablename (列名); 修改表 例如ALTER TABLE tablename ADD INDEX 索引的名字 (列名); 创建表 例如CREATE TABLE tablename ( […], INDEX 索引的名字 (列名) ); 唯一索引[uk_列名] 创建索引 例如CREATE UNIQUE INDEX 索引的名字 ON tablename (列的列表); 修改表 例如ALTER...
for i in df.name: print(i) # 迭代索引和指定的两列 for i,n,q in zip(df.index, df.name,df.Q1): print(i, n, q) 2、df.iterrows# 迭代,使用name、Q1数据 for index, row in df.iterrows: print(index, row['name'], row.Q1) 3、df.itertuplesfor row in df.itertuples: print(row...
axis:{0 or ‘index’, 1 or ‘columns’}, default 0,如果参数中出现了columns而没有出现index,则axis默认等于1,其实这个参数一般不用我们自己设置 copy:bool, default True inplace:bool, default False :是否覆盖原来的数据 level:int or level name, default None errors:{‘ignore’, ‘raise’}, defau...
pd.pivot_table(df,index=["Name"]) 此外,你也可以有多个索引。实际上,大多数的pivot_table参数可以通过列表获取多个值。 pd.pivot_table(df,index=["Name","Rep","Manager"]) 这样很有趣但并不是特别有用。我们可能想做的是通过将“Manager”和“Rep”设置为索引来查看结果。
df.loc[2] 9...选择特定行和列 df.loc[index, 'ColumnName'] 使用方式: 通过索引标签和列名选择DataFrame中的特定元素。示例: 选择索引为1的行的“Name”列的值。...df.loc[1, 'Name'] 10. 条件选择(Filtering) df[df['ColumnName'] > value] 使用方式: 使用条件过滤选择满足特定条件的行。...使...
...df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame的行索引 df.loc['foo', :] # 使用布尔 df.loc[df['A']=='foo'] ?...数据提取不止前面提到的情况,第一个答案就给出了以下几种常见情况:1、筛选出列值等于标量的行,用== df.loc[df['column_name'] == some_value] 2、筛选出列值属于某个范围...
df.set_index('column_name')是df.set_index方法的通用语法。其中,column_name表示要将哪一列设为索引。需要注意的是,这里的列名应使用字符串形式。如果该列名包含空格或其他特殊字符,需要在列名周围加上方括号。 举个例子,假设我们有一个包含日期和销售额的数据集,希望以日期作为索引: ...
df_aggregated = df.groupby('column_name').sum() # 分组并计算每组的和 ```6. 将DataFrame写入csv文件：```python df.to_csv('new_file.csv', index=False) # index=False表示不保存索引列 ```在使用DataFrame时，需要注意以下几点：1. **数据类型**：在创建DataFrame时，需要考虑到数据的类型。
index=index, columns=columns) df speed speciesmax typeclass namebird falcon 389.0 flyparrot 24.0 flymammal lion 80.5 runmonkey NaN jump 如果索引具有多个级别,我们可以重置其中的一个子集: df.reset_index(level='class') classspeed speciesmax typenamefalcon bird 389.0 flyparrot bird 24.0 flylion mammal...