.delete(loc):删除下标loc处的元素,得到新的Index .drop(labels[, errors]):删除传入的labels,得到新的Index .insert(loc, item):在指定下标位置插入值,得到新的Index .unique():返回Index中唯一值的数组,得到新的Index 5. 我们可以将Index转换成其他数据类型: .astype
delete:删除指定Index的元素,并得到新的Index drop:删除传入的值,并得到新的Index insert:将元素插入到指定Index处,并得到新的Index unique:计算Index中唯一值的数组 应用Index对象的常用方法如代码清单6-20所示。 代码清单6-20 应用Index对象的常用方法 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 index1 ...
图3:图中可以看出,存在NaN的数据所在的行都被删除。即红框所在的行都被删除。 df_data1 = df.dropna(how = 'all') print('###delete data when all data are none\n',df_data1) 图4:对于部分数据为NaN的数据已经不进行操作删除。index为chengmin的行因为所有数据都为NaN,被删除。 3.2数据补全 数据补...
series_with_index=pd.Series([1,2,3,4],index=custom_index,name='A') # 显示带有自定义索引的Series对象 print(series_with_index) 输出结果为: 01122334Name:A,dtype:int6411223344Name:A,dtype:int64 Series 是 Pandas 中的一种基本数据结构,类似于一维数组或列表,但具有标签(索引),使得数据在处理和分析...
Index的方法和属性 方法说明 append 链接另一个Index对象,产生一个新的Index difference 计算差集,并得到一个Index intersection 计算交集 union 计算并集 isin 计算一个指示各值是否都包含在参数集合内的布尔型数组 delete 删除索引i处的元素,并得到新的Index drop 删除传入的值,并得到新的Index insert 将元素插入到...
difference #计算差集,并得到一个Index intersection #计算交集 union #计算并集 isin #计算一个指示各值是否都包含在参数集合中的布尔型数组 delete #删除索引i处的元素,并得到新的Index drop #删除传入的值,并得到新的Index insert #将元素插入到索引i处,并得到新的Index ...
In [21]: tips.groupby("sex")["total_bill"].count() Out[21]: sex Female 87 Male 157 Name: total_bill, dtype: int64 还可以一次应用多个函数。例如,假设我们想看到小费金额如何随一周中的日期而异 - DataFrameGroupBy.agg() 允许您将字典传递给您的分组 DataFrame,指示要应用于特定列的函数。 代码...
5、Series类型的name属性: Series对象和索引都有一个name属性,存储在.name属性; 即与Series.index.name 可直接赋值修改。 6、Series类型的修改 Series对象可以随时修改并即刻生效 三、理解Series类型: Series是一维带“标签”数组。 Series基本操作类似ndarray和字典,根据索引对齐。
.intersection(idx) 计算交集,产生新的 Index 对象 .union(idx) 计算并集,产生新的 Index 对象 .delete(loc) 删除loc 位置处的元素 .insert(loc, e) 在loc 位置增加一个元素 e python new_col = df.columns.delete(2) new_index = df.index.insert(4, 'e') new_df = df.reindex(index=new_index,...
1.索引操作(df.index与df.columns相同) 1.1建立索引 import pandas as pd] #df = pd.read_excel(r'D:\work01\pandas\app\data\team.xlsx',index_col='name') #加载的同时将name列设置成索引 #加载时未指定索引,可以用df.set_index() df = pd.read_excel(r'D:\work01\pandas\app\data\team.xlsx...