print('删除1,3行df:\n',df) dropTrue = df.reset_index(drop=True) print('drop=True:\n',dropTrue) print('原数据df:\n',df) dropFalse = df.reset_index(drop=False) print('drop=False:\n',dropFalse) print('原数据df:\n',df) df
df.reset_index(drop=True) --- 输出结果如下: A B C D 0 3 1 5 3 1 3 2 4 3 指定多列同时去重 创建一个 DataFrame 对象,如下所示: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Country ID':[1,1,2,12,34,23,45,34,23,12,2,3,4,1], 'Age':[12,12,15,18, 19, 25, 21, 25,...
interpolation(插值方法):可以是 {‘linear’, ‘lower’, ‘higher’, ‘midpoint’, ‘nearest’}之一,默认是linear。 reset_index函数 reset就是重置的含义,index就是行索引;连起来就是重置行索引 df9 = pd.DataFrame({"fruit":["苹果","香蕉","橙子","橙子","苹果","橙子"], "amount":[100,200,...
df = pd.DataFrame(matrix,columns=list('xyz'),index=list('abcdef')) print(df) ''' 为了方便样式,创建了一个全是数字的DataFrame x y z a 1 2 3 b 4 5 6 c 7 8 9 d 10 11 12 e 13 14 15 f 16 17 18 ''' 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 计算...
数据索引错误:pandas中的数据结构(如DataFrame和Series)使用索引来访问和操作数据,如果使用了不存在的索引,会返回错误。解决方法是确保使用正确的索引进行操作,或者使用pandas提供的函数(如reset_index())重新设置索引。 语法错误:在编写pandas操作代码时,可能会出现语法错误,例如拼写错误、缺少冒号或括号等。解决方法...
['g',today]] df = pd.DataFrame(data) print('原数据df:\n',df) df[0] = df[0].sample(frac=1).reset_index(drop=True) print('\ndf[0]随机排序:\n',df) return if __name__ == "__main__": qipan38() 执行结果 原数据df: ...
1.创建数据框手动创建 DataFrame 的方法是将字典传递给 pandas 中的 DataFrame() 函数。字典的键是列名,值是每列值。...还可以指定一个额外的参数 index 来指定 DataFrame 的行名。...import pandas as pd df = pd.DataFrame({ 'A' : [1,2,3], 'B' : [4,5,6], 'C' : [7,8,9]},...但...
而Pandas只有两种数据结构，一维的Series和二维的DataFrame。最明显的区别是Series具有标签索引（index），...
frame = DataFrame(np.arange(12).reshape((4,3)),index=[['a','a','b','b'],[1,2,1,2]],columns=[['Ohio','Ohio','Colorado'],['Green','Red','Green']]) print("frame is \n",frame) frame.index.names =["key1","key2"] ...
reviews = pd.read_csv("../input/wine-reviews/winemag-data-130k-v2.csv", index_col=0) @选择一列 desc = reviews['description'] desc = reviews.description #type(desc) 显示结果是Series。即Dataframe取一列,类型为Series @选择一列的第一个数值 ...