Index是Pandas中的常见索引函数,通过它能够构建各种类型的索引,其语法为: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 pandas.Index(data=None,# 一维数组或者类似数组结构的数据dtype=None,# NumPy数据类型(默认值:对象)copy=False,# 是否生成副本name=None,# 索引名字tupleize_cols=True,# 如果为...
df.Name.head() 2. 序列的行索引 以字符串为索引的 Series 如果取出单个索引的对应元素,则可以使用 [item] ,若 Series 只有单个值对应,则返回这个标量值,如果有多个值对应,则返回一个 Series :s['b'] 如果取出多个索引的对应元素,则可以使用 [items的列表] :s[['c', 'b']] 以整数为索引的 Series ...
Series是一种类似于一维数组的对象,由一组数据(各种NumPy数据类型)以及一组与之对应的索引(数据标签)组成。 类似一维数组的对象 由数据和索引组成 索引(index)在左,数据(values)在右 索引是自动创建的 1. 通过list构建Series ser_obj = pd.Series(range(10)) 示例代码: 代码语言:javascript 复制 # 通过list构...
本文基于公众号【数据不吹牛】的文章Python数据分析实战基础 | 灵活的Pandas索引,结合自己的理解和查阅的一些资料写成。 pandas系列 (1) 只讲了最基础的列向索引,但这显然不能满足同志们日益增长的选取需求。第二篇内容我们单独把索引拎出来,结合场景详细介绍两种常用的索引方式: 第一种是基于位置(整数)的索引,案例...
首先,为 DataFrame 设置标签索引:将 Name 列设置为索引。 df = df.set_index('Name') df.head() 设置索引后的 df 如下: 选取标签索引为 Wirz, Mr. Albert 的行: >> df.loc['Wirz, Mr. Albert'] PassengerId 895 Pclass 3 Sex male Age 27 SibSp 0 Parch 0 Ticket 315154 Fare 8.6625 Cabin ...
pandas常用索引 1、pd.Index 2、pd.RangeIndex 3、pd.Int64Index 4、pd.UInt64Index 5、pd.Float64Index 6、pd.IntervalIndex 7、pd.CategoricalIndex 8、pd.DatetimeIndex 9、pd.PeriodIndex 10、pd.TimedeltaIndex BML Codelab基于JupyterLab 全新架构升级,支持亮暗主题切换和丰富的AI工具,详见使用说明文档。 panda...
五、索引重置reset_index() 六、修改索引值(修改列名) 一、索引概念 “索引”类似一本书的目录(页码),通过目录(页码),让我们能快速找到想看的位置。对于一个DataFrame数据框,其中: 行索引(Label index),是一条完整数据的索引,通过这个索引,能快速取出对应的某条数据记录。
Pandas还支持使用多重索引,即一个索引包含多个层次。这可以通过在创建数据结构时设置多个列来实现,或者使用set_index()方法添加多个列作为新的索引级别。 稀疏索引:对于大型数据集,稀疏索引是一种更有效的存储方式,可以显著减少内存占用并提高性能。通过设置df.index = pd.RangeIndex(len(df))可以将稀疏索引应用于...
1.创建多层次索引（1）隐式构造最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组# 导入pandasimport numpy as npimport pandas as pddata = np.random.randint(0,100,size=(6,6))# 行索引index = [ ["1班","1班","1班","2班","2班","2班"], ["张三","李四","王五...
( 2 ) MultiIndex:层次化索引,表示单个轴上的多层索引。 ( 3 ) DatetimeIndex:存储纳秒寄时间戳 重置索引 Pandas 中提供了一个重要的方法是reindex() reindex() 方法的语法格式如下: DateFrame.reindex(lables=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, ...