df1 = df.rename(columns={'Name': 'EmpName', 'X': 'Y'}) # same result since there is no X column 3. Pandas Rename Indexes If you want to rename indexes, pass the dict for ‘index’ parameter. df2 = df.rename(index={0: '#0', 1: '#1', 2: '#2'}) print('Renamed Indexes...
'''# 更快捷的 方法 使用 rename,可以分别为 index 和 column 来指定值# 使用 map 的方式来赋值df2 = df1.rename(index=str.lower, columns=str.upper)# 这种方法 照样是产生一个新的 dataframeprint(df2)''' 可以很轻松的 修改 dataframe 的 index 和 columns A B C beijing 0 1 2 shanghai 3 4 ...
student_df = pd.DataFrame(student_dict)# column names before renameprint(student_df.columns.values)# rename all columns using mapping conventionstudent_df = student_df.rename(columns={'name':"a",'age':"b",'marks':"c"})# after renameprint(student_df.columns.values) Run Output: Columns b...
索引有一个名字(在MultiIndex的情况下,每一层都有一个名字)。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。一旦在索引中包含了列,就不能再使用方便的df.column_name符号了,而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。df.merge--可以用名字指定要合并的列,不管这个列是否属于索引。
更改索引(index, columns)名字: rename 排序sort_values() 值替换 replace() df.age.unique()得到age列的唯一值,array格式。 df.age.value_counts(),按照age进行分组统计counts 累加求和 cumulative sum简写为: cumsum 增加、删除 多种方法, drop函数既可以删除行也可以删除列。
DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性shape,index,columns,values,dtypes,describe(),head(),tail() 统计属性Series: count(),value_counts(),前者是统计总数,后者统计各自value的总数 df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为True ...
datedf=yddf.groupby('ts_code',as_index=False)['date'].agg('min') 31.指定位置插入列 固定位置,如放在第一列:df.insert(loc=0,column='xx',value=yy) 相对位置,如放在现有列'a'的后面: df.insert(loc=df.columns.get_loc("a")+1,column='xx',value=yy) ...
rename_axis(**kwargs) 设置索引或列的轴名称。reorder_levels(order[, axis]) 使用输入顺序重新排列索引级别。replace([to_replace, value, inplace, limit, …]) 将to_replace中给定的值替换为value。resample(rule[, axis, closed, label, …]) 重新采样时间序列数据。reset_index([level, drop, inplace...
missing_df = missing_df.rename(columns={'index':'col', 0:'missing_pct'}) missing_df = missing_df.sort_values('missing_pct',ascending=False).reset_index(drop=True) return missing_df missing_cal(df) 如果需要计算样本的缺失率分布,只要加上参数axis=1. 2.获取分组里最大值所在的行方法 分为...
df.rename(columns={'team':'class'}) 常用方法如下: df.rename(columns={"Q1":"a", "Q2": "b"}) # 对表头进行修改df.rename(index={0: "x", 1:"y", 2: "z"}) # 对索引进行修改df.rename(index=str) # 对类型进行修改df.rename(str.lower, axis=...