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...
pandas.DataFrame(data=None, index=None, columns=None, dtype=None, copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引...
28, "福建", "财务部"], index = index_arr) # 调用 append 方法添加到DataFrame 中 # 设置 ...
索引是DataFrame的行标签,用于定位数据。如果输入数据没有索引信息并且未提供索引,那么默认会使用RangeIndex。如果数据包含列标签,则会执行列选择。 数据类型(dtype) dtype参数用于指定DataFrame中数据的数据类型。如果为None,那么Pandas会自动推断数据类型。这个属性在数据预处理和清洗阶段尤为重要,因为它可以帮助我们了解数...
用于按位置选择。indexDataFrame的索引（行标签）。loc按标签或布尔数组访问一组行和列。
Series 是一个类数组的数据结构,同时带有标签(lable)或者说索引(index)。 1.1 下边生成一个最简单的Series对象,因为没有给Series指定索引,所以此时会使用默认索引(从0到N-1)。 # 引入Series和DataFrame In [16]: from pandas import Series,DataFrame
利用 Pandas 的 loc[] 方法，我们可以访问特定行和列的数据。在遍历循环中使用 loc[] 方法，可以遍历 DataFrame 的所有行。例如：python for index in range(len(df)):print(df.loc[index])iloc[] 方法也用于遍历 DataFrame 行。与 loc[] 方法不同的是，iloc[] 使用行索引而不是列名称来访问...
DataFrame 既有行索引，也有列索引。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...
import pandas as pd # 创建一个简单的DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 使用.apply()方法和range()函数创建索引级列表 df['Index_List'] = df.apply(lambda row: list(range(row.name)), axis=1) print(df) 解释 df.apply(...
RangeIndex(start=0, stop=4, step=1) Unnamed: 0 name ID age sex 0_Rename 0 Bob 1 NaN 男 1_Rename 1 LiSa 2 28.0 女 2_Rename 2 Mary 3 38.0 女 3_Rename 3 Alan 4 NaN NaN None 单个索引列: Index_From_ID Unnamed: 0 name age sex ...