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...
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...
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) ...
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',drop=False)print("\nDataFrame after set_index with drop=False:"...
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('A', drop=False, inplace=True) print(df)输出:``cssA B C A0 1 4 7 11 2 5 8 22 3 6 9 3` 代码示例3:将列'A'设置为索引,并将新索引添加到现有索引中(append=True) ```python df.set_index('A', append=True, inplace=True) print(df)输出:css A A B C B C A...
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(...