5.3重新设定索引(以新索引列列名) image.png image.png 5.4对groupby等使用过的索引进行重置 使用reset_index函数对经过groupby函数索引号不正确的进行重新设定 变表为DataFame标准格式,便于未来再使用 image.png 5.5使用set_axis对行索引进行的修改 image.png 6列索引 6.1对列索引的查询 image.png 6.2对列索引的修...
1、pandas简介 2、pandas数据结构之-Series pandas.Series快速创建 pandas.Series取出所有值:values pandas.Series取出索引:index pandas.Series类似于numpy.ndarry的性能 pandas.Series通过索引值取值 pandas.Series类似字典(dict)的性能 3、pandas数据结构之-DataFrame DataFame创建 pandas.DataFrame中取列操作 pandas.DataF...
此方法打印有关dataframe的信息,包括索引dtype和列、非空值和内存使用情况。 df.info() 1. 输出: 2.5 查看数据的行数及列数 通过属性shape,获取数据集的(行数,列数) ratings_df.shape 1. 输出: (463, 19)
1.单级索引 在pandas中每一行数据会存在一个元素与该行的数据对应,这些元素的序列被称为这个Series或DataFrame的行索引,如果元素指引的是单个变量,那么对应的就是单级索引,比如学号来作为学生的索引,如果元素指代的多个变量的组合,那么对应的就是多级索引,例如使用所在的班级和班内的座位号来作为学生的序列的索引。
用'one'代替1,用'three'代替329s.replace([1,3],['one','three'])3031#批量更改列名32df.rename(columns=lambdax: x + 1)3334#选择性更改列名35df.rename(columns={'old_name':'new_ name'})3637#更改索引列38df.set_index('column_one')3940#批量重命名索引41df.rename(index=lambdax: x + 1)...
首先pandas中的Series对象有一个方法叫做unstack,调用一个具有二级索引的Series对象的unstack方法,会得到一个DataFrame对象。其索引就是Series对象的一级索引,列就是Series对象的二级索引。 print(df)""" 姓名 科目 分数 0 古明地觉 语文 90 1 古明地觉 数学 95 ...
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)) ...
默认状态直接恢复到自然数索引: 代码语言:javascript 复制 df.reset_index().head() 多级索引时用level参数指定哪一层被reset,用col_level参数指定将索引名称set到多重列索引的哪一层: 代码语言:javascript 复制 L1,L2 = ['A','B','C'],['a','b','c'] mul_index1 = pd.MultiIndex.from_product([...
pandas——索引 一、索引器 1.表的列索引 _DataFrame[列名组成的列表] 2.序列的行索引 以字符串为索引的Series_Series[item的列表]_包含两端点 以整数为索引的Series_Series[int的列表]_不包含右端点 【WARNING】关于索引类型的说明 3.表的行索引
行索引：index列索引：columns值：values（NumPy的二维数组）2.DataFrame的创建最常见的方法是传递一个字典来创建。DataFrame 以字典的创建作为每一【列】的名称，以字典的值（一个数组）作为每一列。此外，DataFrame 会自动加上每一行的索引（和Series一样）。同Series一样，若传入的列与字典的键不匹配，则相应的值...