首先,我们需要导入 Pandas 库并创建一个简单的 DataFrame: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) 接下来,我们可以使用 set_flags() 方法为 DataFrame 设置标志: df.set_flags(warn_on_write=True) # 设置一个警告标志,当对 DataFrame 进行...
empty 表示Series/DataFrame是否为空的指示符。 flags 获取与此pandas对象关联的属性。 iat 根据整数位置访问行/列对的单个值。 iloc 纯粹基于整数位置的索引,用于按位置选择。 index DataFrame的索引(行标签)。 loc 按标签或布尔数组访问一组行和列。 ndim 返回表示轴数/数组维度的整数。 shape 返回表示DataFrame的...
通过调用.set_flags(allows_duplicate_labels=False),Series和DataFrame都不允许重复标签(默认允许)。如果存在重复标签,将引发异常。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 复制 In [19]: pd.Series([0, 1, 2], index=["a", "b", "b"]).set_flags(allows_duplicate_labels=False) --- DuplicateLabel...
set_flags() Returns a new DataFrame with the specified flags set_index() Set the Index of the DataFrame size Returns the number of elements in the DataFrame skew() Returns the skew of the values in the specified axis sort_index() Sorts the DataFrame according to the labels sort_values()...
如上所述,在读取原始数据时处理重复项是一个重要的功能。也就是说,您可能希望避免在数据处理管道中引入重复项(从方法如pandas.concat()、rename()等)。Series和DataFrame通过调用.set_flags(allows_duplicate_labels=False)禁止重复标签(默认情况下允许)。如果存在重复标签,将引发异常。
如上所述,在读取原始数据时处理重复是一个重要功能。也就是说,您可能希望避免在数据处理流水线中引入重复(从方法如pandas.concat(),rename()等)。通过调用.set_flags(allows_duplicate_labels=False),Series和DataFrame都不允许重复标签(默认允许)。如果存在重复标签,将引发异常。
pandas.DataFrame.dtypes pandas.DataFrame.info pandas.DataFrame.select_dtypes pandas.DataFrame.values pandas.DataFrame.axes pandas.DataFrame.ndim pandas.DataFrame.size pandas.DataFrame.shape pandas.DataFrame.memory_usage pandas.DataFrame.empty pandas.DataFrame.set_flags pandas.DataFrame.astype pandas.DataFrame.co...
df.set_index( keys, # 指定作为索引的列 drop, # 是否删除作为索引的列(默认值True) append, # 是否将指定列加入现有的索引(默认值False) inplace, # 是否就地处理(要不要返回新的DataFrame对象) verify_integrity, # 检查索引列是否存在重复值(默认值False) ) 调整索引顺序 df.reindex() df[fancy_index...
与DataFrame中的普通列相比,你不能就地修改它。索引中的任何变化都涉及到从旧的索引中获取数据,改变它,并将新的数据作为一个新的索引重新连接起来。例如,要将列名就地转换为字符串(节省内存),可以写df.columns = df.columns.astype(str),或者不就地转换(对链式方法有用)df.set_axis(df.columns.astype(str), ...
pandas.DataFrame.memory_usage pandas.DataFrame.empty pandas.DataFrame.set_flags pandas.DataFrame.astype pandas.DataFrame.convert_dtypes pandas.DataFrame.infer_objects pandas.DataFrame.copy pandas.DataFrame.bool pandas.DataFrame.to_numpy pandas.DataFrame.head pandas.DataFrame.at pandas.DataFrame.iat pandas.Data...