stack():将原来的列索引转成最内层的行索引;直观理解column to index unstack():将最内层的行索引还原成列索引(默认最内层索引level=-1,可指定level=0为最外层索引);直观理解index to column pivot():将某列的值设置为行索引、列索引以及对应的值;直观理解column values to index, to column, to value melt...
df.columns.to_flat_index() --- Index([('2022','计算机'), ('2022','土木'), ('2023','计算机'), ('2023','土木')], dtype='object') 然后再通过python的join字符串拼接用法就实现了索引拼接。 df.columns = ['_'.join(k)forkindf.columns.to_flat_index()] display(df) 08 多级索引拆分...
在这个示例中,我们首先创建了一个包含三列的数据框df,然后使用columns属性获取列名列表column_names。接下来,我们使用index方法查找列名'B'对应的数字索引,并将结果存储在column_index变量中。最后,我们打印出column_index的值,即列名'B'对应的数字索引1。 对于数据框中的列名返回到数字这个问题,腾讯云并没有特定的产...
2、直接运行df.columns的结果是 <class'pandas.core.indexes.base.Index'>类型 3、运行df.columns.values的结果是数组 ['A' 'B' 'C'] 4、如何将结果转换为列表呢,方法有如下: # 方法1:df.columns.values.tolist() # 方法2:df.columns.tolist() # 方法3:[columnforcolumnindf] # 方法4:list(df.col...
dataframe[[‘column1’, ‘column2’, ‘column3’]].describe() df[['length', 'compression-ratio']].describe() 1. 输出: 2.4 使用方法info()来查看dataframe的简介描述 使用如下语句: dataframe.info() 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。
pd=pd.set_index('names',drop=True) #小结:set_index 行名 set_axis 列名和行名 *# 这里set_index的参数可以用’names’,相对更简单。set_axis 对参数的要求稍微繁琐一些。 参考文章: https://www.delftstack.com/zh/howto/python-pandas/set-column-as-index-pandas/#%25E4%25BD%25BF%25E7%2594%25...
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'}) ...
Pandas provides the pandas.NamedAgg namedtuple with the fields ['column', 'aggfunc'] to make it clearer what the arguments are. As usual, the aggregation can be a callable or a string alias. 即对应**kwargs参数 If func is None, **kwargs are used to define the output names and ...
第四种方法是对两个序列生成笛卡尔积,即两两组合,结果如上。这种方式生成的索引和我们上面想要的形式不同,因此对行索引不适用,但是我们发现列索引column目前还没指定,此时是默认的1,2,3,4,进一步发现这里的列索引是符合笛卡尔积形式的,因此我们用from_product来生成column列索引。
Name to use for the ‘value’ column. col_level : int or string, optional If columns are a MultiIndex then use this level to melt. 读取state_fruit2数据集 state_fruit2 = pd.read_csv('data/state_fruit2.csv') state_fruit2 melt可以将原先的列名作为变量,原先的值作为值 ...