简介: Pandas中DataFrame的属性、方法、常用操作以及使用示例(二) 1.8 创建 DataFrame 对象时指定行索引 index:指定行索引 l = [ ['zs', 12, 'm'], ['ls', 23, 'm'], ['ww', 22, 'm'] ] df1 = pd.DataFrame( l, columns=['name', 'age', 'gender'], in
这个时候可以取巧,我们可以通过iloc找出对应的行之后,再通过列索引的方式去查询列。 这里我们在iloc之后又加了一个方括号,这其实不是固定的用法,而是两个语句。先是iloc查询行之后,再对这些行组成的新的DataFrame进行列索引。 但如果是通过索引来查找对应的若干行的话,其实也可以不用使用iloc,我们可以直接在df后面加...
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=‘D’, tz...
(1)行索引修改:DataFrame行索引同Series (2)列索引修改:列索引用reindex(columns=['m1','m2','m3']),用参数columns来指定对列索引进行修改。修改逻辑类似行索引,也是相当于用新列索引去匹配原来的数据,没匹配上的置NaN 例: (3)同时对行和列索引进行修改可以用 2.丢弃指定轴上的列(通俗的说法就是删除行或...
ser_obj2 = ser_obj1.reindex(['a','b','c','d','e','f']) # 重置索引 1. 2. 3. 如果不想使用NaN填充,可以使用fill_value参数来指定缺失值 ser_obj2 = ser_obj1.reindex(['a','b','c','d','e','f'],fill_value=6)
指定位置插入一行,索引非数字 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> df = pd.DataFrame({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]},index=['c','d','f']) >>> df A B c 0 3 d 1 4 f 2 5 >>> df.loc['c']=['test','test'] ###指定位置插入一行 >>> df...
例如,df.loc[:, ['Header1', 'Header3']]会报错,而应该使用df.loc[:, ['Header1', 'Header3']]。总结:在pandas的DataFrame中,我们可以很容易地设置表头和行索引,以及按索引取多行多列。这些操作都是通过pandas提供的强大而灵活的API实现的,使得数据处理和分析变得更加方便和高效。
1、使用 set_index() 在 Pandas DataFrame 中指定列作为索引 2、使用 read_excel 或 read_csv 中的 index_col 参数在 Pandas DataFrame 中将列作为索引 通常,在 Pandas Dataframe 中,我们默认以 0 到对象长度的序列号作为索引。我们也可以将 DataFrame 中的某一列作为其索引。为此,我们可以使用 pandas 中提供的...
如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 df.set_index(“date”,drop=False) 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_index方法。