使用set_index方法可以将指定的列设置为DataFrame的索引。这里以将'Name'列设置为索引为例: python df.set_index('Name', inplace=True) 参数说明: 'Name':要设置为索引的列名。 inplace=True:直接在原DataFrame上修改索引,而不是返回一个新的DataFrame。 验证新设置的索引是否正确: 通过打印DataFrame,可以验证...
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'列设置为索引。 在创建dataframe时指定索引:可...
重置行索引的名称 代码#1 :我们可以通过使用df.index.name属性来重置DataFrame索引的名称。 # importing pandas as pdimportpandasaspd# read the csv file and create DataFramedf=pd.read_csv('nba.csv')# Visualize the dataframeprint(df) Python Copy 输出: # set the index namedf.index.name='Index_name...
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") s1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Out[2]: Int64Index([1, ...
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, …...
DataFrame after set_index: B A 1 a 2 b 3 c 在这个例子中,列A被设置为新的索引,且原索引(默认整数索引)被替换。 示例2:保留原列 如果希望在设置索引后保留原列,可以将drop参数设置为False: df_set_index_keep=df.set_index('A',drop=False)print("\nDataFrame after set_index with drop=False:"...
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调整列顺序及修改index名 1. 从字典创建DataFrame >>>importpandas>>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']}>>...
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。 Pandasset_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。索引列也可以在制作一个数据框架时设置。但有时一个...
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 LiSa 28.0 1 2 女