2.0, 3.0, 4.0], index=["a", "b", "c", "d"]), } df = pd.DataFrame(d) df ...
Pandas中的索引,有两种:1)index(行索引);2)columns(列索引); 数据准备 import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=3) print(df) 2、设置索引的常用方法 2.1 读取数据时设置索引 import pandas as pd #读取数据,同时,使用index_col...
4 Col1 Col2 0 Col3 Col4 s = df.stack().reset_index(name='var') s.pivot('level_0', 'var', 'level_1').rename_axis(index=None, columns=None) Details: .stack数据帧和reset_index: level_0 level_1 var 0 0 Col1 Boy 1 0 Col2 Girl 2 0 Col3 Baseball 3 0 Col4 Lizard 4 1 ...
通过set_index() 可以将 DataFrame 的已有列的标索设置为 index 行索引,示例如下: import pandas as pd df= pd.DataFrame({'a':range(5),'b':range(5,0,-1), 'c':['one','one','one','two','two'], 'd':[0,1,2,0,1]}) print(df) df1=df.set_index(['a','d'],drop=False) p...
示例：import pandas as pd# 创建一个DataFrame，并自定义行索引data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Michael'],'Age': [25, 30, 35],'City': ['New York', 'London', 'Paris']}index = ['A', 'B', 'C']df = pd.DataFrame(data, index=index)print(df.index)程序输出：Index(['A', ...
在源数据帧中,没有名称的列(看起来像是带有小时部分的日期)可能是对象类型的索引(实际上是一个字符串)。 要确认它,运行df.index,您应该得到如下结果: Index(['2019...
df.sort_index(axis=1)# 会把列按列名顺序排列 2、数值排序sort_values() df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True...
df.loc[df.Q1== 8] # 等于8 df.loc[df['Q1']> 90, 'Q1':] # Q1大于90,显示Q1及其后所有列 3、函数筛选# 查询最大索引的值 df.Q1[lambdas: max(s.index)] # 值为21 # 计算最大值 max(df.Q1.index) # 99 df.Q1[df.index==99] ...
df.index.name# 行索引名称df.index.dtype# 索引数据类型df.index.shape# 形状df.index.size# 元素数量,行记录条数# df.columns.sizedf.index.values# 索引的值,array 数组# df.index.value_counts() # 去重统计# df.index.values.tolist() # array 数组转换成列表listdf.index.is_unique# 判断是否有重...
df=pd.DataFrame(data) print(df) 输出结果如下: 以下实例使用 ndarrays 创建,ndarray 的长度必须相同, 如果传递了 index,则索引的长度应等于数组的长度。如果没有传递索引,则默认情况下,索引将是range(n),其中n是数组长度。 ndarrays 可以参考:NumPy Ndarray 对象 ...