print(idx_new) # 输出追加后的 Index # 索引操作 print(idx.get_loc(2)) # 输出标签 2 的位置 # MultiIndex 操作 arrays = [[1, 1, 2, 2], ['A', 'B', 'A', 'B']] multi_idx = pd.MultiIndex.from_arrays(arrays, names=('Num', 'Letter')) print(multi_idx)如果...
(我们先注意index和axis的区别,axis=0/1表示严格的行和列,index和columns表示标签索引,Series的name相当于DataFrame的columns,Series的index等同于DataFrame的index) 首先,要理解series的index是每一个元素的标签(再次强调它并不是Series的行),因此,index当然是可以更改的,如果一个series没有设定index,则默认为从0开始...
同理,可以在drop_duplicates方法中设置ignore_index参数True即可。 >>>df0ABCteam00.5480120.2885830.734276X10.3428950.2079170.995485X20.3787940.1609130.971951Y30.0397380.0084140.226510Y40.5810930.7503310.133022Y>>>df0.drop_duplicates("team",ignore_index=True)ABCteam00.5480120.2885830.734276X10.3787940.1609130.971951Y 7....
tt2 = ss1[ss1.notnull()] # 判断序列的非空值,效果同上 print(tt2) tt3 = ss1.dropna() # 清洗空值 print(tt3) # 序列切片 import pandas as pd import numpy as np s1 = pd.Series([1, -2, 2.3, 'hq']) s2 = pd.Series([1, -2, 2.3, 'hq'], index = ['a', 'b', 'c', '...
使用DataFrame的index属性和columns属性可以得到行索引和列索引,在后面传入对应的数值就可以将数值索引转换成索引名。链式调用index属性和columns属性的get_indexer()方法,就可以将索引名转换成数值索引,get_indexer()中传入需要转换的索引名列表,即使只转换一个索引名,也要用列表的方式传入。
get(key) is not None: # 找到数据框中列为 key 且数值等于 num_null[key] 的行的索引,并转换为列表形式。 例如 [0, 1, 2] 此处代表找出和json文件中缺失值一样的数据对应的索引 null_ind2 = list(df[df[key] == num_null[key]].index) # 主要是找出 不正常的数据 脏数据, 如果数据质量不错...
data:传入的数据,可以是ndarray、list等 index:索引,必须是唯一的,且与数据的长度相等。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 dtype:数据的类型 通过已有数据创建: (1)指定内容,默认索引: (2)指定索引: (3)通过字典数据创建 ...
PandasIndex.tolist()函数返回值列表。这些都是标量类型,这是Python标量(用于str,int,float)或pandas标量(用于Timestamp /Timedelta /Interval /Period)。 用法:Index.tolist() 参数:没有 返回:清单 范例1:采用Index.tolist()函数将索引转换为列表。
in Index.get_loc(self, key) 3804 try: -> 3805 return self._engine.get_loc(casted_key) 3806 except KeyError as err: File index.pyx:167, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() File index.pyx:196, in pandas._libs.index.IndexEngine.get_loc() File pandas/_libs/hashtable_class_...
mylist = list('abcedfghijklmnopqrstuvwxyz') myarr= np.arange(26) mydict=dict(zip(mylist, myarr)) ser=pd.Series(mydict)#series转换为dataframedf =ser.to_frame()#索引列转换为dataframe的列df.reset_index(inplace=True)print(df.head())#> index 00 a 01 b 1 ...