index=['cat', 'dog'], columns=multicol2 ) data1 我们可以可以看到data1的列属性是多层次的: data1.columns # 结果 MultiIndex([('weight', 'kg'), ('height', 'm')], names=['col', 'unit']) 我们还可以使用列数的名称进行stack操作: 对于另一个"col"也是相同的操作: 还可以同时对多个进行操...
pivot是旋转的意思,直观理解是根据column和index对dataframe进行重新塑造,根据参数指定特定的index,column和value,更加灵活。 pivot 4.melt()函数 DataFrame.melt(id_vars=None, value_vars=None, var_name=None, value_name='value', col_level=None, ignore_index=True) 该函数有助于将DataFrame将从宽格式转换为...
但是,我们可以在导入过程中通过将index_col参数设置为某一列可以直接指定索引列。 >>>pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["date"],index_col="date")temperaturehumiditydate2021-07-0195502021-07-0294552021-07-039456 2. 使用现有的 DataFrame 设置索引 当然,如果已经读取数据或做完一些数据处理步骤后,我们可...
df.columns=columns_name#获取dataframe表中的指定多列df1=pd.DataFrame(df,columns=['mysql_id','hotelname','customername','reviews','review_split']) col_name=df1.columns.tolist()#在reviews列后面插入列名为keywords的列col_name.insert(col_name.index('reviews')+1,'keywords')df2=df1.reindex(col...
# 超出边界的单个索引会报错IndexError df.iloc[:, [2]] #df仅2列,索引2超出边界 # loc、iloc、[]接受lambda函数 df.[lambda df: df.columns[0]] # 对每行记录进行过滤,如果该行的col列包含字符串model,即可保留该行,否则会被过滤掉 df.loc(axis=1)[lambda x: x['col'].str.contains('keyword'...
1、使用 set_index() 在 Pandas DataFrame 中指定列作为索引 2、使用 read_excel 或 read_csv 中的 index_col 参数在 Pandas DataFrame 中将列作为索引 通常,在 Pandas Dataframe 中,我们默认以 0 到对象长度的序列号作为索引。我们也可以将 DataFrame 中的某一列作为其索引。为此,我们可以使用 pandas 中提供的...
Python之pandas:pandas中to_csv()、read_csv()函数的index、index_col(不将索引列写入)参数详解之详细攻略 目录 pandas中to_csv()、read_csv()函数简介 pandas中to_csv()、read_csv()函数的index、index_col(不将索引列写入)参数详解
Series和ndarray是很类似的,在Series中使用index数值表现的就像ndarray: 代码语言:javascript 复制 s[0] Out[72]: -1.3007972194268396 s[:3] Out[73]: a -1.300797 b -2.044172 c -1.170739 dtype: float64 s[s > s.median()] Out[74]: d -0.445290 e 1.208784 dtype: float64 s[[4, 3, 1]] Out...
iterrows(): 按行遍历,将DataFrame的每一行转化为(index, Series)对。index为行索引值,Series为该行对应的数据。 for index,row_data in df.iterrows(): print(index,row_data) iteritems():按列遍历,将DataFrame的每一列转化为(column, Series)对。column为列索引的值,Series为该列对应的数据。 for col,...
to_pickle() read_sql()与to_sql() 我们一般读取数据都是从数据库中来读取的,因此可以在read_sql()方法中填入对应的sql语句然后来读取我们想要的数据, 代码语言:javascript 复制 pd.read_sql(sql,con,index_col=None,coerce_float=True,params=None,parse_dates=None,columns=None,chunksize=None) ...