首先,我们还是用上次的方法来创建一个DataFrame用来测试: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 data={'name':['Bob','Alice','Cindy','Justin','Jack'],'score':[199,299,322,212,311],'gender':['M','F','F','M','M']}df=pd.DataFrame(d
columns为字典的key,index不做指定则为默认数组标签# colunms和index参数分别重新指定相应列及行标签df2 = pd.DataFrame(data, index = ['a','b'])df3 = pd.DataFrame(data, columns = ['one','two'])print(df1,'\n')print(df2,'\n')print...
import pandas as pd # 创建示例dataframe data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'], 'Age': [25, 30, 35, 40], 'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']} df = pd.DataFrame(data) # 找到Age列中值为30的索引 index = df[df['Age'] == 30].index ...
df.rename_axis(new_name, axis='index') new_name:新的索引列名。 axis='index':指定操作的是索引列,默认为'index'。如果是列名,可以使用axis='columns'。 示例代码 假设我们有一个简单的DataFrame: python import pandas as pd data = { 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] } df = pd.Da...
在Pandas中,DataFrame的行索引可以通过多种方式获取。以下是一些常见的方法: 使用index属性:最直接的方法是使用DataFrame的index属性。这将返回一个包含所有行索引的Index对象。 import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6] }) # 获取行索引...
首先介绍 pandas 中的三个最常见的概念：index、Series 和 DataFrame。1、数据的“目录”： index index...
行索引：index列索引：columns值：values（NumPy的二维数组）2.DataFrame的创建最常见的方法是传递一个字典来创建。DataFrame 以字典的创建作为每一【列】的名称，以字典的值（一个数组）作为每一列。此外，DataFrame 会自动加上每一行的索引（和Series一样）。同Series一样，若传入的列与字典的键不匹配，则相应的值...
importpandasaspd# 创建一个dataframedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3],'B':[4,5,6],'C':[7,8,9]},index=['a','b','c'])# 使用函数进行列名重命名df.rename(columns=str.lower,inplace=True)print(df) Python Copy Output: 在这个示例中,我们使用了内置的str.lower函数将所有的列名转换为小写。
2. DataFrame 的属性 2.1 axes --- 返回行/列标签列表 l = [ ['zs', 12, 'm'], ['ls', 23, 'm'], ['ww', 22, 'm'] ] df1 = pd.DataFrame( l, columns=['name', 'age', 'gender'], index=['a', 'b', 'c'] ) print(df1) print() print(df1.axes) 2.2 columns --- 返...
Index类型,它为Series和DataFrame对象提供了索引服务,有了索引我们就可以排序数据(sort_index方法)、对齐数据(在运算和合并数据时非常重要)并实现对数据的快速检索(索引运算)。 由于DataFrame类型表示的是二维数据,所以它的行和列都有索引,分别是index和columns。Index类型的创建的比较简单,通常给出data、dtype和name三...