apply 可赋值也可过滤 新增列直接 df['列名'] = data 就可以 删除列 df.remove('列名'),插入用appenf/insert 取列 set_index 这个方法很有用,可将columns转化为index 布尔索引 取行取列 loc:对index直接操作行操作 loc[:, column]:对列操作 iloc:对行号直接操作 iloc[:, column_index]:对列操作 iat:...
df.index.to_numpy() # 生成一个笛卡儿积的元组对序列 # array([(1, '男'), (1, '女'), (2, '男'), (2, '女')],dtype=object) df.index.remove_unused_levels() # 返回没有使用的层级 df.swaplevel(0, 2) # 交换索引 df.to_frame() # 转为DataFrame idx.set_levels(['a', 'b'],...
可以使用以下方法: 1. 方法一:使用`drop`函数删除所有行 ```python df.drop(df.index, inplace=True) ``` 此方法会直接删除数据帧中的所有行。 2...
df.index# 结果是一个Index对象, 可以使用等号重新赋值,如: df.index = ['a', 'b', 'c']df.columns# 结果是一个Index对象,可以使用等号重新赋值,如: df.columns = ['A', 'B', 'C']# 在对Index对象操作时,可以直接当list使用,不用特意通过tolist()转成listdata = data[[colforcolindata.columns...
即使用df.index就能很容易的获取索引对象,通过values就能很容易的获取索引对象数据。 3.索引的可重复性 索引对象的索引是可以重复的,这句话是什么意思呢?我们在构建DataFrame的时候传入的index是可以重复的,可以这样: index=['a','b','c'],可以这样index=['a','b','a'],还可以这样index=['a','a',None...
使用Int64Index和RangeIndex的整数索引标签 Int64Index表示映射到值的不可变的 64 位整数数组。 直到更新版本的 pandas 为止,这是未指定索引或使用整数的默认索引类型,如以下代码片段所示: 使用此索引,DataFrame中的行查找非常高效,因为它们是使用连续的内存中数组执行的。
df["ball"] = df["ball"] + df["target_subgroups"] # Reset your main index, if desired df.reset_index(drop=True, inplace=True) # Select only desired field for output. df = df.loc[:, ["venue","ball","crun","total"]].copy() df的输出: venue ball crun total 0 a 0.1 1 ...
要重建仅使用的级别的MultiIndex,可以使用remove_unused_levels()方法。 In [33]: new_mi = df[["foo", "qux"]].columns.remove_unused_levels()In [34]: new_mi.levelsOut[34]: FrozenList([['foo', 'qux'], ['one', 'two']]) 数据对齐和使用reindex ...
df.info() 当列很多的时候,每个column对应的index一个个数可太麻烦了,df.info()是一个非常简洁又高效的方法。他会返回dataframe的行数,列数,列名对应的index,数据类型,非空值和memory usage。 所以第一个df.info()就是为了找出你要删的列明的起始index和终止index,注意,如果你要删2-4列,stop_index应该是5...
我有一个dataframe,它有一个日期列,由这种格式的字符串组成。我需要去掉字符串的末尾,以便转换为日期时间对象。"20231101 05:00:00 America/New_York" "20231101 06:00:00 America/New_York" 我尝试过这些方法,但没有成功。df['Date'] = df['Date'].replace('^.*\]\s*', '', regex=True) df['...