在pandas中,可以通过set_index()方法来添加索引到DataFrame中。这个方法可以接受一个或多个列名作为参数,将这些列作为索引列,生成一个新的DataFrame。下面是使用set_index()方法添加索引的示例: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B'...
pandas.core.frame.DataFrame 1. 我们可以选择重置其中一个索引: 在重置索引的同时,直接丢弃原来的字段信息:下面的sex信息被删除 In [41]: df5.reset_index(["sex"],drop=True) # 非原地修改 1. 列方向上的索引直接原地修改: df5.reset_index(inplace=True) # 原地修改 df5 1. 2. 笨方法 最后介绍一...
pandas.core.frame.DataFrame 我们可以选择重置其中一个索引: 在重置索引的同时,直接丢弃原来的字段信息:下面的sex信息被删除 In [41]: df5.reset_index(["sex"],drop=True) # 非原地修改 列方向上的索引直接原地修改: df5.reset_index(inplace=True) # 原地修改 df5 笨方法 最后介绍一个笨方法来修改列索...
1、从csv读取数据,生成DataFrame importpandas as pdfrompandasimportSeriesimportnumpy as np#从csv文件中读取数据,生成DataFramefandango = pd.read_csv('G:\\python\\库应用(4个)\\3-可视化库matpltlib\\fandango_scores.csv') type(fandango)#pandas.core.frame.DataFrame 2、set_index() 使用现有列设置DataF...
info() <class 'Pandas.core.frame.DataFrame'> RangeIndex: 100 entries, 0 to 99 Data columns (total 23 columns): id 100 non-null int64 player 100 non-null object year 100 non-null int64 stint 100 non-null int64 team 100 non-null object lg 100 non-null object g 100 non-null int64 ...
输出结果:<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>RangeIndex: 3 entries, 0 to 2Data columns (total 3 columns): # Column Non-Null Count Dtype--- --- --- --- 0 A 3 non-null int64 1 B 3 non-null int64 2 C 3 non-null int64dtypes: int64(3)memory usage: 200.0 bytes 5. describe方...
df=pd.DataFrame(data) print(df) 输出结果如下: 以下实例使用 ndarrays 创建,ndarray 的长度必须相同, 如果传递了 index,则索引的长度应等于数组的长度。如果没有传递索引,则默认情况下,索引将是range(n),其中n是数组长度。 ndarrays 可以参考:NumPy Ndarray 对象 ...
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 1. 2. DataFrame数据结构的构成 DataFrame数据是Pandas中的基本数据结构,同时具有行索引(index)和列索引(columns),看起来与Excel表格相似。 DataFrame数据由三个部分组成,行索引、列索引、数据。pandas读取DataFrame数据时,如果数据行数和列数很多,会自动将数据折叠,中间的显示为...
二、set_index() 函数 专门用来将某一列设置为 index 的方法。 其语法模板如下: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 其参数含义如下: keys 表示要设置为索引的列名(如有多个应放在一个列表里)。
DataFrame是一个表格型的数据结构,含有一组有序的列,是一个二维结构。 DataFrame可以被看做是由Series组成的字典,并且共用一个索引。 回到顶部 一、生成方式 importnumpy as npimportpandas as pd a=pd.DataFrame({'one':pd.Series([1,2,3],index=['a','b','c']),'two':pd.Series([1,2,3,4],in...