d = { "name":["tfos","Python","Pandas"], "age":[11,30,20], } df = pd.DataFrame(d) df # 执行结果 # 每一行是一条数据 # 每一列表示一种属性DataFrame的基本属性和方法：values 值，二维 ndarray 数组columns 列索引index 行索引shape 形状head() 查看前几条数据，默认5条tail() 查看...
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 设置表头(列索引) df.columns = ['Header1', 'Header2', 'Header3'] # 设置某一列为行索引 df = df.set_index('Header1') 在这个例子中,我们首先创建了一个DataFrame,然后使用列标签来设置表头。接着...
首先,为 DataFrame 设置标签索引:将 Name 列设置为索引。 df = df.set_index('Name') df.head() 设置索引后的 df 如下: 选取标签索引为 Wirz, Mr. Albert 的行: >> df.loc['Wirz, Mr. Albert'] PassengerId 895 Pclass 3 Sex male Age 27 SibSp 0 Parch 0 Ticket 315154 Fare 8.6625 Cabin ...
pandas中DataFrame修改index、columns名的方法 一般常用的有两个方法: 1、使用DataFrame.index = [newName],DataFrame.columns = [newName],这两种方法可以轻松实现。 2、使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level =...
index是行索引,即每一行的名字;columns是列索引,即每一列的名字。建立数据帧时行索引和列索引都需要以列表的形式传入。 import pandas as pd 代码解读 df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], index=['row_0', 'row_1'], columns=['col_0', 'col_1', 'col_2']) ...
df.set_index()：设置列为行索引 df.set_index()：设置列为行索引 创建一个DataFrame：import pandas...
( 2 ) MultiIndex:层次化索引,表示单个轴上的多层索引。 ( 3 ) DatetimeIndex:存储纳秒寄时间戳 重置索引 Pandas 中提供了一个重要的方法是reindex() reindex() 方法的语法格式如下: DateFrame.reindex(lables=None, index=None, columns=None, axis=None, method=None, copy=True, level=None, ...
自定义行索引 准备行索引数据 设置行索引,在将数据变为DataFrame结构时添加:index=stock_index 结果展示 自定义列索引 pandas中时间序列 - date_range函数 函数功能:生成一个固定频率的时间索引,使用此函数时,须指定start,end或periods,否则报错。 语法:pandas.date_range(start=None, end=None, periods=None, freq...
#Python基础 pandas索引设置 一:XMIND 二:设置索引 示例数据,假设我们有一个DataFrame对象,如下: importpandas as pd df=pd.DataFrame({"name": ["Alice","Bob","Charlie","David"],"age": [25, 30, 35, 40],"gender": ["F","M","M","M"]...