要将DataFrame中的某一列设为索引,我们可以使用set_index()方法。该方法的参数可以是列名,也可以是列的索引位置。以下是将’姓名’列设为索引的代码示例: df.set_index('姓名',inplace=True) 1. 在上述代码中,我们使用set_index()方法将’姓名’列设为索引,并通过inplace=True参数将结果直接应用到原始DataFram...
df.set_index('stuno',inplace=True) display(df) df.set_index('name',inplace=True,append=True) display(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 6. 重置索引 reset_index 调用DataFrame的reset_index重置索引(将行索引取消),与set_index正相反。 参数:...
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数: keys:label or array-like or list of labels/arrays,这个是需要设置为索引的列名,可以是单个列名,或者是多个列名 drop:bool, default True,删除要用作新索引的列 append:bool, default False,添加新索引 inp...
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) #...
df.set_index('date_time', inplace=True) @timeit(repeat=3, number=100) defapply_tariff_isin(df): # 定义小时范围Boolean数组 peak_hours = df.index.hour.isin(range(17,24)) shoulder_hours = df.index.hour.isin(range(7,17)) off_peak_hours = df.index.hour.isin(range(0,7)) ...
df.set_index（）使⽤现有列设置单（复合）索 引，df.reset_index（）还原索引 set_index DataFrame可以通过set_index⽅法，可以使⽤现有列设置单索引和复合索引 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)参数：1. keys：label or array-like or list ...
代码实例 2.1 常数填充 2.1.1 用常数填充 2.1.2 用字典填充 2.2 使用inplace参数 2.3 使用method参数 2.4 使用limit参数 2.5 使用axis参数 1...代码实例 #导包 import pandas as pd import numpy as np from numpy import nan as NaN df1=pd.DataFrame([[1,2,3...---") print (df1) 运行结果:在这...
pd # 创建一个示例DataFrame data = { 'Year': [2020, 2020, 2021, 2021], 'Quarter': ['Q1', 'Q2', 'Q1', 'Q2'], 'Sales': [100, 150, 200, 250] } df = pd.DataFrame(data) # 将'Year'和'Quarter'列设置为MultiIndex df.set_index(['Year', 'Quarter'], inplace=True) print(df...
你可以用set_index与update df1=df1.set_index(['col1','col2']) df1.update(df2.set_index(['col1','col2'])) df1.reset_index(inplace=True) df1 Out[528]: col1 col2 col3 0 1A Z4 4.0 1 1B Z5 2.0 2 1C Z6 3.0 3 1D Z7 4.0 4 1E Z12 9.0 反对 回复 2021-05-11 ...
data={'姓名':['张三','李四','王五','赵六'],'年龄':[20,25,30,35],'性别':['男','女','男','女']}df=pd.DataFrame(data)df.set_index('姓名',inplace=True)print(df) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出结果如下: 年龄 性别