df = pd.DataFrame(data=datas,columns=['product','nums']) df set_index() 参数: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) ● keys:字符串、字符串列表或数组类,表示要设置为索引的列名。 ●
df = pd.DataFrame(data=datas,columns=['product','nums']) df product nums 0 A 26 1 A 7 2 A 19 3 B 9 4 C 29 5 A 9 6 B 17 7 B 17 8 C 28 9 C 2 set_index() 参数: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) ● keys:字符...
现在,如果你想使用 reindex 具有相同的索引 1 和 2,例如 df.reindex([1,2]) ,你会得到 4.0 当你做 df.reindex([1,2]).loc[1,'b'] 发生的事情是 set_index 已经将之前的索引 (0,1) 替换为 (1,2)(来自“a”列的值),而没有触及“b”列中值的顺序 df.set_index('a') b a 1 3 2 4 ...
举个例子,有如下的数据集df,df的行索引由index指定,列索引是http_status和response_time: index = ['Firefox','Chrome','Safari','IE10','Konqueror'] df= pd.DataFrame({'http_status': [200, 200, 404, 404, 301],'response_time': [0.04, 0.02, 0.07, 0.08, 1.0]}, index=index) df http_st...
如果我们希望索引不跟着排序变动,同样需要在sort_values方法中设置一下参数ignore_index即可。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> df0.sort_values("A") A B C team 3 0.039738 0.008414 0.226510 Y 1 0.342895 0.207917 0.995485 X 2 0.378794 0.160913 0.971951 Y 0 0.548012 0.288583 ...
import pandas as pd# 创建一个简单的时间序列数据data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], '数值': [10, 20, 30]}# 创建 DataFramedf = pd.DataFrame(data)# 设置索引为日期df = df.set_index('日期')# 显示设置索引后的 DataFrameprint(df) ...
out_df.to_excel(writer, float_format='%.5f',index=False) # table输出为excel, 传入writer writer.save() 3.重设一个默认的index列 df.set_index(['城市'],inplace=True)print(df)省份区人口GDP气温地形气温.1城市北京北京崇文45611121平原3北京北京宣武1531425草原9上海上海闸北247453637丘陵6杭州浙江余杭78...
有时,我们想把现有的数据框的某些列转化为 index,为之后的更多操作做准备。列转 index 实现方法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[1]:importpandasaspd In[2]:df1=pd.DataFrame({'a':[1,3,5],'b':[9,4,12]})In[3]:df1Out[3]:a b0191342512In[4]:df1.set_index(...
1. set_index方法默认将创建一个新的 DataFrame。如果要就地更改df的索引,需要设置inplace=True。 复制 df.set_index(“date”,inplace=True) 1. 2. 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 复制 df.set_index(“date”,drop=False) ...
df.set_index(“date”, inplace=True) 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_ind...