14], 'name':['messi','cr7','nermaer','messi','cr7','nermaer'] }) '''列 ——> 索引''' # df01 = df01.set_index(['year','name']) df01.set_index(['year','name'],inplace=True) '''索引 ——> 列''' #
pd.read_csv('file.csv',names=['列名1','列名2',.] #从限定分隔符的文本文件导入数据 pd.read_table(filename,header=0) #Excel导入,指定sheet和表头 pd.read_excel('file.xlsx',sheet_name='表1',header=0) #从SQL表/库导入数据(具体请看博主主页) pd.read_sql(query,connect_object) #从JSON格...
df.sort_values('team', ignore_index=True) 3、混合排序df.set_index('name', inplace=True) # 设置name为索引 df.index.names = ['s_name'] # 给索引起名 df.sort_values(by=['s_name', 'team']) # 排序 4、按值大小排序nsmallest和nlargests.nsmallest(3) # 最小的3个 s.nlargest(3) #...
我有一个数据帧列表( list ),其中包含以下名称 names(list) <- c("prefix-001A","prefix-01B","prefix-001C","prefix-002A","prefix02B") 我想用以下名称创建一个新的数据框列表: new_list <- c("prefix-001","prefix-002") "prefix-001“应该是一个数据 浏览27提问于2019-09-17得票数 1 回答...
如何使用columns.names(密钥)从DB获取数据? 、 我正在使用SQLAlchemy从我的数据库中提取数据。更具体地说,我使用db.select方法。因此,我设法仅从列中提取值或仅提取列的名称,但需要以NAME: VALUE格式提取。 浏览32提问于2021-10-26得票数0 回答已采纳 ...
df.set_index('name', inplace=True) # 设置name为索引 df.index.names = ['s_name'] # 给索引起名 df.sort_values(by=['s_name', 'team']) # 排序 4、按值大小排序nsmallest()和nlargest() ★★★☆ s.nsmallest(3) # 最小的3个 s....
self.sheet_name=sheet_names[0] else: self.sheet_name=sheet_name def read_excel(self): df = read_excel(self.name,self.sheet_name) df2=DataFrame(df) #df2 = df2.applymap(str)#将所有字符转化为文本 return df2 def del_space(self,df=None,*col_name): if df is None: df=self.read_...
return pd.Series({"names":names,"sims":sims}) df_merge=df_merge.groupby("姓名_x").apply(get_top_student) # print(df_merge.head(5)) df_merge.to_csv("D:/study/ant-learn-pandas-master/datas/student_grade/学生成绩2.csv") pandas实现复杂Excel的转置合并 ...
col_index2 = [x for x in df.columns.to_list() if 'Unnamed'not in x ]#生成第一层级的列名列表,这一步要在set\_index之后,否则会把多余的列名也包含在内 columns_multiindex = pd.MultiIndex.from_product([col_index2,col_index], names=['店铺等级', '店铺']) ...
obj.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) lang:python>>>indexed_df=df.set_index(['A','B'])>>>indexed_df2=df.set_index(['A',[0,1,2,0,1,2]])>>>indexed_df3=df.set_index('column1') ...