name) # 输出名称 # 数据操作 idx_new = idx.append(pd.Index([4, 5])) 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
'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], dtype='object', name='first') In [24]: index.get_level_values("second") Out[24]: Index(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'], dtype='object', name='second') ...
创建 Series 的基本方法是调用：s = pd.Series(data, index=index)在这里，data 可以是很多不同的东...
name 返回Series的名称 多个Series组成DataFrame,则每个name即为DataFrame的columns名称(列名) 索引 包括:基础索引、at索引、iloc索引、loc索引及函数get索引。(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)...
在pandas中,Series和DataFrame对象是介绍的最多的,Index对象作为其构成的一部分,相关的介绍内容却比较少。对于Index对象而言,有以下两大类别 Index MultiIndex 二者的区别就在于层级的多少,从字面含义也可以看出,MultiIndex指的是多层索引,Index是单层索引。
pd.read_csv(filename, encoding='gbk')# 2.2 读取前6行,当数据量比较大时，可以只读取前n行 pd.read_csv(filename, encoding='gbk', nrows = 6)# 2.3 第一列作为行索引,忽略列索引 pd.read_csv(filename, encoding='gbk', header=None, index_col=0)# 2.4 读取时忽略第1/3/5行和最后两行...
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_...
#类似字典 ,判断key是否在字段中 3 #判断元素是否为控制 4 #方式一: 5 obj4.isnull()#使用对象方法调用,返回一个bool型Series 6 #方式二: 7 pd.isnull(obj4) #pd.notnull()#使用pandas内置的函数 8 #给Series添加name 9 obj4.name = 'population' 10 #给索引添加name 11 obj4.index.name = '...
s = pd.Series(data, index=index) 在这里,data可以是许多不同的东西: 一个Python 字典 一个ndarray 标量值(比如 5) 传递的索引是一个轴标签列表。因此,这根据data 是的情况分为几种情况: 来自ndarray 如果data是一个 ndarray,则索引必须与data的长度相同。如果没有传递索引,将创建一个具有值[0, ..., ...
Pandas DataFrame Exercises, Practice and Solution: Write a Pandas program to get column index from column name of a given DataFrame.