df = df.reset_index() 使用df.loc或df.iloc方法:可以通过使用df.loc或df.iloc方法来访问设置索引之后的列。这两个方法可以通过行和列的标签或位置进行数据的访问。示例代码如下: 代码语言:txt 复制 df = df.set_index('column_name') # 使用df.loc访问列 df.loc[:, 'column_name'] # 使用df.iloc访...
如果索引不存在或者不正确,可以尝试重新设置索引或修复索引数据。 重新设置索引:使用df.set_index()方法可以重新设置DataFrame的索引。可以根据具体需求选择不同的列作为新的索引,例如:df.set_index('column_name')。重新设置索引后,再次尝试访问索引。 重置索引:使用df.reset_index()方法可以将索引重置为默认...
max_value = df['column_name'].max # 计算列的最小值 min_value = df['column_name'].min # 统计列中非空值的个数 count = df['column_name'].count #对DataFrame进行分组并重置索引 grouped_data = df.groupby('column_name')['other_column'].sum.reset_index / 06 / 加入/合并 在pandas中,...
3,4],'B':[5,6,6,8],'C':[9,9,9,12]})defcolumn_types_table(data):print('Number of each type of columns:')count_dtype=data.dtypes.value_counts().reset_index()#总表每一类别总数,以列为单位count_dtype.columns=['name','total']print(count_dtype)print('\nNumber of unique classes...
12、df=pd.read_excel(r’C:\user\...xlsx’,sheet_name=’sheet1’) 或 Pd.read_excel(r’C:\user\...xlsx’,sheet_name=0) 读取excel表 13、Pd.read_excel(r’C:\user\...xlsx’,index_col=0,header=0) index_col指定行索引,header指定列索引 ...
df.rename(columns={'old_name':'new_ name'})# 选择性更改列名 df.set_index('column_one')# 将某个字段设为索引,可接受列表参数,即设置多个索引 df.reset_index("col1")# 将索引设置为col1字段,并将索引新设置为0,1,2... df.rename(index=lambdax:x+1)# 批量重命名索引 ...
#stack,将column index 转化为index(类比excel里的行列转置操作),然后通过reset\_index将所有index恢复为列 df = df.stack(['店铺等级', '店铺']).reset_index() df 1. 2. 3. 效果: PS:这么一通操作总算是对dataframe的索引有了更深的了解了,iloc,loc什么的概念也都清楚了。
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。
df.reset_index(inplace=True) #创建水平方向的直方图: p_hbar = df.plot_bokeh( kind="barh", x="fruits", xlabel="Price per Unit [€]", title="Fruit prices per Year", alpha=0.6, legend = "bottom_right", show_figure=False)
series['index'] df.loc[n:n] df['columnName'] df['columnName][n] df['columnName'].nunique() df['columnName'].unique( df.columnName df['columnName'].value_counts(dropna =False) df.head(n) df.tail(n) df.sample(n) df.sample(frac=0.5) ...