在pandas系列上设置index.names 是用于设置索引的名称。索引是pandas中用于标识和访问数据的重要组成部分。通过设置索引的名称,可以提高数据的可读性和可理解性。 index.names是一个属性,用于获取或设置索引的名称。它返回一个包含索引名称的列表,其中每个元素对应一个索引级别。如果索引没有名称,则返回None。 设置索引的...
在pandas系列上设置index.names 是用于设置索引的名称。索引是pandas中用于标识和访问数据的重要组成部分。通过设置索引的名称,可以提高数据的可读性和可理解性。 index.names是一个属性,用于获取或设置索引的名称。它返回一个包含索引名称的列表,其中每个元素对应一个索引级别。如果索引没有名称,则返回None。 设置索引的...
用法: Index.set_names(names, level=None, inplace=False)设置索引或多索引名称。能够部分和按级别设置新名称。参数: names:标签或标签列表或 MultiIndex 的 dict-like 要设置的名称。 level:int,标签或 int 或标签列表,可选 如果索引是 MultiIndex 并且名称不是dict-like,则要设置的级别(所有级别都没有)。
创建好Series对象后,可通过values 属性获取具体值,类型为一维ndarray;可通过index属性获取相应索引,类型为Index; (2)Index对象介绍 Pandas 的 Index 对象可以看作是一个不可变数组,Index 对象中可以包含重复值。可直接通过Pandas中的Index类创建Index对象,也可以通过Series或DataFrame中的 index属性获取对应的Index对象。I...
index列有以下限制。 它需要内存和时间来构建。 它是只读的(需要在每次追加或删除操作后重新构建)。 这些值不需要是唯一的,但是只有当元素是唯一的时候加速才会发生。 它需要预热:第一次查询比NumPy稍慢,但后续查询明显快得多。 5. 按列连接(join)
负责通过标签获取元素的对象称为index。它非常快:无论你有5行还是50亿行,你都可以在常量时间内获取一行数据。 指数是一个真正的多态生物。默认情况下,当创建一个没有索引的序列(或DataFrame)时,它会初始化为一个惰性对象,类似于Python的range()。和range一样,几乎不使用任何内存,并且与位置索引无法区分。让我们用...
通常,使用get_level和set_level对标签进行必要的修复就足够了,但如果你想一次对多索引的所有级别应用转换,Pandas有一个(命名不明确)函数rename接受一个dict或一个函数: 至于重命名级别,它们的名称存储在.names字段中。该字段不支持直接赋值(为什么不?):df.index.names[1] = ' x ' # TypeError,但可以作为一个...
frame.index.names = ['key1', 'key2'] #一级行索引名称为key1,二级行索引名称为key2 frame.columns.names=['state', 'color'] #一级列索引名称为state,二级列索引名称为color 6、索引互换位置 frame.swaplevel(i=-2, j=-1, axis=0) #适用于两级索引的位置互换,i和j可以传入int,或者String(索引名...
PandasTimedeltaIndex.names属性返回一个冻结列表,其中包含TimedeltaIndex对象的名称(如果已设置)。如果没有为正在考虑的对象设置名称,则返回None。 用法:TimedeltaIndex.names 返回:冻结清单 示例1:采用TimedeltaIndex.names属性以找出TimedeltaIndex对象的名称。
指定dataframe的列创建(set_index方法) 下面分别举例说明。 1.1 from_tuple或from_arrays # 直接创建tuples = [('A','a'),('A','b'),('B','a'),('B','b')] mul_index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=('Upper','Lower')) ...