d = { "name":["tfos","Python","Pandas"], "age":[11,30,20], } df = pd.DataFrame(d) df # 执行结果 # 每一行是一条数据 # 每一列表示一种属性DataFrame的基本属性和方法：values 值，二维 ndarray 数组columns 列索引index 行索引shape 形状head() 查看前几条数据，默认5条tail() 查看...
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 设置表头(列索引) df.columns = ['Header1', 'Header2', 'Header3'] # 设置某一列为行索引 df = df.set_index('Header1') 在这个例子中,我们首先创建了一个DataFrame,然后使用列标签来设置表头。接着...
首先,为 DataFrame 设置标签索引:将 Name 列设置为索引。 df = df.set_index('Name') df.head() 设置索引后的 df 如下: 选取标签索引为 Wirz, Mr. Albert 的行: >> df.loc['Wirz, Mr. Albert'] PassengerId 895 Pclass 3 Sex male Age 27 SibSp 0 Parch 0 Ticket 315154 Fare 8.6625 Cabin ...
DataFrame 结构既包括行索引,也包括列索引。其中,行索引是通过 index 属性进行获取的,列索引是通过 columns 属性获取的 获取列 DataFrame 中每列的数据都是一个Series对象,我们可以使用列索引进行获取。 arr = np.arange(12).reshape(3,4) df_obj= pd.DataFrame(arr, columns=['a','b','c','d']) df_...
pandas中DataFrame修改index、columns名的方法 一般常用的有两个方法: 1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level =...
自定义行索引 准备行索引数据 设置行索引,在将数据变为DataFrame结构时添加:index=stock_index 结果展示 自定义列索引 pandas中时间序列 - date_range函数 函数功能:生成一个固定频率的时间索引,使用此函数时,须指定start,end或periods,否则报错。 语法:pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq...
在pandas dataframe中设置数据和索引可以通过以下方法实现: 1. 设置数据: - 使用字典创建dataframe:可以通过将字典作为参数传递给pandas的DataFrame函数...
我们发现df5是df5是一个具有多层索引的数据框: In [39]: type(df5) 1. Out[39]: 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 ...
如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 df.set_index(“date”,drop=False) 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_index方法。
set_index方法把dataframe中的列使用现有列设置为index，该列的数据就会替换dataframe原来的索引，也就是行...