简介: Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例(二) 1.8 创建 DataFrame 对象时指定行索引 index:指定行索引 l = [ ['zs', 12, 'm'], ['ls', 23, 'm'], ['ww', 22, 'm'] ] df1 = pd.DataFrame( l, columns=['name', 'age', 'gender'], index=['a', 'b', 'c'] ...
方法一：隐式创建，即给DataFrame的index或columns参数传递两个或更多的数组。我们自己构建一个颜值投票的...
reset_indexby default does not modify the DataFrame; it returns a new DataFrame with the reset i...
1、使用 set_index() 在 Pandas DataFrame 中指定列作为索引 2、使用 read_excel 或 read_csv 中的 index_col 参数在 Pandas DataFrame 中将列作为索引 通常,在 Pandas Dataframe 中,我们默认以 0 到对象长度的序列号作为索引。我们也可以将 DataFrame 中的某一列作为其索引。为此,我们可以使用 pandas 中提供的...
pandas 对数据帧DataFrame中数据的索引及切片操作 1、创建数据帧 index是行索引,即每一行的名字;columns是列索引,即每一列的名字。建立数据帧时行索引和列索引都需要以列表的形式传入。 import pandas as pd df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row_0','row_1'], columns=['...
index如果你想要获取这些元素的原始位置索引(即它们在原始DataFrame中的位置),可以使用np.where函数:import numpy as np np.where(df['A'] > 3)这将返回一个元组,其中包含满足条件的元素的行索引和列索引。如果你只想获取行索引,可以使用以下代码:np.where(df['A'] > 3)[0]如果你想要使用iloc方法,你可以...
1.加载csv的时候直接指定 我们看看read_csv函数的定义,会发下其中有一个参数index_col,是可以用来指定index的 df=pd.read_csv(data_path,index_col='PassengerId') set_index函数 我们回到前面去,还是使用默认的加载方式 DataFrame.set_index(self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integ...
使用set_index方法:可以使用dataframe的set_index方法来设置一个或多个列作为索引。例如,df.set_index('column_name')将'column_name'列设置为索引。 在创建dataframe时指定索引:可以在创建dataframe时通过设置index参数来指定索引列。例如,pd.DataFrame(data, index=index_list)将index_list作为索引。
和numpy一样,DataFrame也支持传入一个逻辑表达式作为查询条件。 比如我们想要查询分数大于200的行,可以直接在方框中写入查询条件df['score'] > 200。 实际上我们知道df['score']可以获得这一列对应的Series,加上了判断之后,得到的结果应该是一个Bool型的Series。所以如果我们直接传入一个bool型的数组也是一样可以完成...