Index.to_frame(self, index=True, name=None) 参数index表示是否把原索引作为新创建的DataFrame对象的索引,默认值是True。 >>> idx = pd.Index(['Ant','Bear','Cow'], name='animal')>>>idx.to_frame() animal animal Ant Ant Bear Bear Cow Cow 5,把索引展开为ndarray对象 该方法和numpy.ravel() ...
forname,groupingrouped_single:print(name)display(group.head()) e). level参数(用于多级索引)和axis参数 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.set_index(['Gender','School']).groupby(level=1,axis=0).get_group('S_1').head() 2. groupby对象的特点: 查看所有可调用的方法 分组...
ne(other[, axis, level]) #类似Array.ne DataFrame.eq(other[, axis, level]) #类似Array.eq DataFrame.combine(other,func[,fill_value,…]) #Add two DataFrame objects and do not propagate NaN values, so if for a DataFrame.combine_first(other) #Combine two DataFrame objects and default to ...
dtype: float64'''#index返回一个RangeIndex对象,用来描述索引的取值范围#默认索引print(s.index)#RangeIndex(start=0, stop=5, step=1)#自定义索引print(s1.index)#Index(['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], dtype='object')#通过.index.values 获取索引列表print(s.index.values)#[0 1 2 3 4]pri...
add(other[, axis, level, fill_value])获取DataFrame和other的加法，逐元素执行（二进制运算符add）。
hobby_info = hobby_info.reset_index(level=1,drop=True) #如果没有这个会报错:ValueError: Other Series must have a name hobby_info.name = 'Hobby' # print(hobby_info) #第四步:数据合并。将df和重置索引后的hobby_index数据合并,并修改列名。
Python program to simply add a column level to a pandas dataframe# Importing pandas package import random import pandas as pd # Creating a Dictionary d={ 'A':[i for i in range(25,35)], 'B':[i for i in range(35,45)] } # Creating a DataFrame df = pd.DataFrame(d,index=['a'...
# 覆盖使生效 # year一级索引取消 df.set_index(['month', 'year']).reset_index(level=1) df2.reset_index(level='class') # 同上,使用层级索引名 df.reset_index(level='class', col_level=1) # 列索引 # 不存在层级名称的填入指定名称 df.reset_index(level='class', col_level=1, col_fill...
index:行标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 columns:列标签。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 通过已有数据创建 举例一: pd.DataFrame(np.random.randn(2,3)) 1. 结果:举例二:创建学生成绩表 使用np创建的数组显示方式,比较两者的区别。 # ...
df.set_index(['Gender','School']).groupby(level=1,axis=0).get_group('S_1').head() 1. 2. groupby对象的特点: 查看所有可调用的方法 分组对象的head 和first 分组依据 groupby的[]操作 连续型变量分组 a). 查看所有可调用的方法 由此可见,groupby对象可以使用相当多的函数,灵活程度很高 ...