Original DataFrame: A B 0 1 a 1 2 b 2 3 c DataFrame after set_index: B A 1 a 2 b 3 c 在这个例子中,列 A 被设置为新的索引,且原索引(默认整数索引)被替换。 示例2:保留原列 如果希望在设置索引后保留原列,可以将 drop 参数设置为 False: df_set_index_keep = df.set_index('A', dr...
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。 ● drop:布尔值,默认为True。如果为True,则原DataFrame中用...
df.set_index('a') b a 1 3 2 4 while reindex 更改索引,但保留“b”列中的值与原始 df 中的索引相关联 df.reindex(df.a.values).drop('a',1) # equivalent to df.reindex(df.a.values).drop('a',1) b 1 4.0 2 NaN # drop('a',1) is just to not care about column a in my ex...
df.reindex(new_index, fill_value=0) http_status response_time Safari404 0.07Iceweasel 00.00Comodo Dragon 00.00IE10404 0.08Chrome200 0.02 二,设置索引(set_index) 把现有的列设置为行索引,使用set_index()函数把已有的列转换为行索引,也可以使用set_axis()函数替换掉已有的轴索引。使用现有的列作为DataFram...
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...
df=pd.DataFrame(students,columns=['Name','Age','City','Country','Agg_Marks'],index=['a','b','c','d','e','f'])# here we set Float column 'Agg_Marks' as index of data frame# using dataframe.set_index() functiondf=df.set_index('Agg_Marks')# Displaying the Data framedf...
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。 >>> df0 = pd.DataFrame(np.random.rand(5, 3), columns=list("ABC")) ...
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(...
df=pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID')df.head() SAC过程 1. 内涵 SAC指的是分组操作中的split-apply-combine过程。其中split指基于某一些规则,将数据拆成若干组;apply是指对每一组独立地使用函数;combine指将每一组的结果组合成某一类数据结构。
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_in...