df.index.names output FrozenList(['City', 'Date']) 数据集当中City、Date,这里的City我们可以当作是第一层级索引,而Date则是第二层级索引。 我们也可以通过调用sort_index()方法来按照数据集的行索引来进行排序,代码如下 df_1 = df.sort_index() df_1 output 要是我们想将这个多层索引去除掉,就调用rese...
df.index.names=['layer0','layer1','layer2'] df.sort_index(inplace=True) display(df) # 取消堆叠操作,可能会产生NaN,避免空值,填充数据使用fill_value # df = df.unstack(fill_value=0) # display(df) # level参数自定义层级,默认是行最内层索引 # df = df.unstack(level=1,fill_value=0) #...
1、索引排序df.sort_indexs.sort_index # 升序排列 df.sort_index # df也是按索引进行排序 df.team.sort_indexs.sort_index(ascending=False)# 降序排列 s.sort_index(inplace=True) # 排序后生效,改变原数据 # 索引重新0-(n-1)排,很有用,可以得到它的排序号 s.sort_index(ignore_index=True) s.sor...
row_index=df.index# 获取行索引print(row_index)# 输出行索引 1. 2. 注释:df.index将返回行索引的对象。通过打印它,我们可以看到当前的行索引。 步骤4: 获取列索引名称 类似地,我们也可以获取列索引名称。Pandas中的columns属性可以帮助我们获取列索引。 column_names=df.columns# 获取列索引print(column_names...
df_group = df.groupby(by=['区域',df.订单日期.apply(lambda x : x.year)],group_keys=False).agg({'销售额':'sum'}) # df_group.index.names = ['区域','年份'] df_group = df_group.rename_axis(['区域','年份']) df_group 9...
read_csv('xxxx.csv',encoding='ansi',usecols=['phone','name']) print(info) 参数: header=infer 自动识别列名 自动认为第一行为列名 names 设置列名 接收array 默认为None index_col 设置行索引 如[0,1]是将第0列,第1列作为行索引 nrows 读取的时候读取前n行 usecols 指定读取的列 ['info_id','...
也可以将reset_index与MultiIndex 一起使用。 index = pd.MultiIndex.from_tuples([('bird','falcon'), ('bird','parrot'), ('mammal','lion'), ('mammal','monkey')], names=['class','name']) columns= pd.MultiIndex.from_tuples([('speed','max'), ...
Next:du invocation, Up:Disk usage[Contents][Index] 14.1df: 报告文件系统磁盘空间的使用情况 df报告文件系统中已用和可用的磁盘空间。语法: df[option]…[file]… 如果没有给定参数,df会列出所有当前已挂载文件的已用和可用空间。 否则,df只会列出给定的file的报告。
columns = pd.MultiIndex.from_product([['MA1', 'MA2', 'MA3', 'MA4', 'MA5'], codes], names=['MA', 'code']) data = np.random.randint(1, 10, size=(len(index), len(columns))) df = pd.DataFrame(data, index=index, columns=columns) ...
import pandas as pd df = pd.DataFrame(data, index=['name', 'name', 'name']) 这样,DataFrame的行索引将会是['name', 'name', 'name'],对应的列索引将会是['age']。结果如下: 代码语言:txt 复制 age name Alice 25 Bob 30 Charlie 35 ...