df.columns.sortlevel(level=0,ascending=False)# 对列一级索引倒序排序 df.columns.sortlevel(level=1,ascending=False)# 对列二级索引倒序排序 05 索引层级互换 swaplevel对指定的两个索引层级进行互换,比如将2和3互换,1和2互换等等。 代码语言:javascript 代
Python面试十问2 C', 3]] # 使用pandas的DataFrame()函数将列表转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data, columns=['Letter', 'Number']...Nick', 'John'], 'Age': [20, 21, 19]} # 使用pandas的DataFrame()函数将字典转换为DataFrame df = pd.DataFrame(data)...五、pandas中的索引操作 pandas...
DataFrame各列name属性:列名 rename(columns={}) 查看数据常用属性及方法: index 获取索引 T 转置 columns 获取列索引 values 获取值数组 describe() 获取快速统计 DataFrame各列name属性:列名 rename(columns={}) DataFrame有行索引和列索引。 DataFrame同样可以通过标签和位置两种方法进行索引和切片。 DataFrame使用索引...
df_2=pd.DataFrame() for i in Excel_1.columns: if Excel_1[Excel_1[i].str.contains('S...
2-D numpy.ndarray 结构化或记录ndarray 一个Series 另一个DataFrame 除了数据,你还可以选择传递index(行标签)和columns(列标签)参数。如果传递了索引和/或列,你将保证结果 DataFrame 的索引和/或列。因此,一个 Series 字典加上一个特定索引将丢弃所有与传递索引不匹配的数据。
2.查看数据 #读取数据的前几列,默认显示前5列 df.head() #读取数据的后几列 df.tail(3) 显示数据的后3列 显示数据的后3列 import pandas as pd df = pd.read_excel('美团商户信息.xlsx') #输出行索引信息 print(df.index) #输出列索引信息 print(df.columns) #输出结果 RangeIndex(start=0, stop...
默认情况下,get_dummies()方法将为每一列的 dtypesobject或category创建带有虚拟列的 DataFrame。我们可以将列的列表作为columns参数来指定特定的列。 importpandasaspdstudents_df=pd.DataFrame({"Id": [302,504,708,103,303],"Name": ["Mike","Christine","Rob","Daniel","Jennifer"],"Sex": ["Male","...
包括（NaN）# 4.1 重命名列名df.columns = ['姓名','性别','语文','数学','英语','城市','省份']# 4.2 选择性更改列名df.rename(columns={'姓名': '姓--名','性别': '性--别'},inplace=True)# 4.3 批量更改索引df.rename(lambda x: x + 10)# 4.4 批量更改列名df.rename(columns=...
df1 = pd.DataFrame(val, columns = col, index = idx)# 设定逻辑条件bs = df1["bx"] >30# 通过df[筛选条件] 获取筛选后的结果,printdf1[bs]# 返回同样是df 对象,同样可以进行各种操作printdf1[bs][["ax","ex"]]printdf1[bs]["e":"h"] ...
如果类别型变量中存在重复值,即某个值在多个实例中重复出现,get_dummies()函数仍然会为该值创建一个新的列,并在相应的实例中标记为1。但是,请注意,在某些情况下,重复值可能表示相同的信息或需要合并,因此在使用get_dummies()函数之前,最好先对数据进行清洗和预处理。 4. 使用columns参数指定要转换的列 如果DataF...