在Pandas中,对于index和column的引用和处理,是我们对于数据进行灵活提取与操作的制胜秘诀。如果数据是木偶,那么index和column就是我们拿在手里的一根根提线。因此,熟练掌握对于index和column的操作对我们的数据分析至关重要。 修改一个DataFrame的columns的name(重命名列名): dataframe[column_name].rename('industry') ...
df=pd.DataFrame(data) # Using set_index() method on 'Name' column df=df.set_index('Name') df 输出: 现在,将索引名称设置为无。 Python3实现 # set the index to 'None' via its name property df.index.names=[None] df 输出: 方法#2:使用pivot()方法。为了将列转换为dataframe中的行名称/索...
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...
使用方法df.to_csv(“文件要保存的路径”, index = False) df.to_csv("automobile.csv", index=False) 1. 注:参数index的含义为“是否保留行索引”, 默认为True 关于pandas的to_csv()的使用方法详见这篇博客: 当然我们可以读取其他格式的数据,对数据操作完成后,我们也同样可以将数据保存为不同的格式,下图显...
column:待爆炸的元素 ignore_index:是否忽略索引;默认是False,保持原来的索引 模拟数据 单个字段爆炸 对单个字段实施爆炸过程,将宽表转成长表: 参数ignore_index 多个字段爆炸 连续对多个字段实施爆炸的过程: 读者解疑 在这里回答一个读者的问题,数据采用模拟的形式。有下面的这样一份数据,需求: ...
<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] ...
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'}) ...
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。
# 注意一:concat方法必须按照index进行合并。有一个参数可以指定key,这个key的作用是指定多级的column # 注意二:concat要求没有重复的index,使用前先检查 data = pd.concat([sub_data1,sub_data2],axis=1,join='outer') 法三:merge方法 # 按照列合并 data = data.merge(revenue,on=['year','month','day...
mindex1 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。