使用CSV或Excel文件导入数据:可以使用pandas的read_csv或read_excel函数从CSV或Excel文件中导入数据,并将其存储为dataframe。 设置索引: 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
isnull() DataFrame.isnull是DataFrame.isna的别名。 items() 迭代(列名,Series)对。 iterrows() 迭代DataFrame行作为(索引,Series)对。 itertuples([index, name]) 以命名元组的形式迭代DataFrame行。 join(other[, on, how, lsuffix, rsuffix, ...]) 连接另一个DataFrame的列。 keys() 获取'info axis'...
print(nums_df) # 输出当前的索引列名称 print(nums_df.index.name) # 设置单个索引列 nums_df=nums_df.set_index('ID',drop=True) # 指定索引列,其中drop=False 表示保留原先索引列的数据 nums_df.index.name = 'Index_From_ID' # 设置索引列名称 print('单个索引列:',nums_df.index.name) # 输...
DataFrame # 显示所有列 pd.set_option('display.max_columns', None) # 显示所有行 pd.set_option('display.max_rows', None) 创建构造方法介绍 ''' data:一组数据(ndarray、series, map, lists, dict 等类型)。 index:索引值,或者可以称为行标签。 columns:列标签,默认为 RangeIndex (0, 1, 2, …...
reset_index set_axis rename 创建索引 快速回顾下Pandas创建索引的常见方法: pd.Index In [1]: import pandas as pd import numpy as np 1. 2. In [2]: # 指定类型和名称 s1 = pd.Index([1,2,3,4,5,6,7], dtype="int", name="Peter") ...
方法4：使用set_axis()函数。创建Pandas Dataframe 将首先创建一个简单的学生班级成绩字典。它由三列组成...
Python Pandas DataFrame.set_index() Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据更加容易。 Pandas set_index()是一种设置列表、系列或数据框架作为数据框架索引的方法。索
单个索引列: Index_From_ID Unnamed: 0 name age sex Index_From_ID 1 0 Bob NaN 男 2 1 LiSa 28.0 女 3 2 Mary 38.0 女 4 3 Alan NaN NaN 字段去重 ['男' '女' nan] 复合索引列: None Unnamed: 0 ID sex name age Bob NaN 0 1 男 ...
手动创建空的DataFrame,指定数据列,指定索引pd.DataFrame(columns=['name','score'],index=['id'])# Out[166]:# name score# id NaN NaN#5.手动创建空的DataFrame,指定数据列,指定索引pd.DataFrame(columns=['name','score'],index=['id'])# Out[167]:# name score# id NaN NaN#pd.date_range#6...
# df4=df2.reset_index(drop=True) #重建索引,删除了原索引 # print(df4) #数据选取 #Series数据的选取与列表差不多,大同小异,就不多说,下面讲DataFrame,他要复杂一些 df5=pd.DataFrame(data) # print(df5) #选取列,有两种方式:df5["name"]或df5.name,都能获取到,返回一个Series数据列 ...