.get_level_values(level):返回指定level的Index,用于MultiIndex。 .get_loc(key[, method, tolerance]):返回指定label处的下标,由key指定。其中method和tolerance参数见上述。如果method=None,且key指定的label找不到,则抛出异常。 .get_value(series, key):寻找Series指定label处的值。若key指定的label找不到,则...
values) # 输出数据部分 print(idx.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']] ...
且index的个数和series元素个数相同,如不设定默认从0开始计数 array Series本质上是多维数组 values 返回Serise的值 shape 返回Series的形状 size 返回size 相当于len(Series) empty 返回布尔值 注意:是判断该Seires是否为空,而不是该Series里是否有缺失值 hasnans 返回布尔值 注意:是判断该Series是否包含缺失...
get_level_values可以对指定层级索引查询,level指定层级。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 按层级获取索引 df.index.get_level_values(level=1)# 查找行的二级索引 df.index.get_level_values(level=0)# 查找行的一级索引 df.columns.get_level_values(level=1)# 查找列的二级索引 df...
df.loc[df.index[[0,2]],'A']df.iloc[[0,2],df.columns.get_loc('A')]如果是多个索引，...
To get the index of the “True” values in a Pandas Series, you can use the index attribute along with boolean indexing. Here’s a simple way to do it:Import Pandas:import pandas as pdCreate your Series: series = pd.Series([True, False, True, False, True])...
MultiIndex.get_level_values(level) Return vector of label values for requested level.Length of returned vector is equal to the length of the index. 函数参数 level:int or str level is eitherthe integer position of the levelin the MultiIndex, orthe name of the level. ...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
in Series._get_value(self, label, takeable) 1234 return self._values[label] 1236 # Similar to Index.get_value, but we do not fall back to positional -> 1237 loc = self.index.get_loc(label) 1239 if is_integer(loc): 1240 return self._values[loc] File ~/work/pandas/pandas/pandas/...
+ 传递一个整数来引用工作表的索引。索引遵循 Python 约定,从 0 开始。+ 传递一个字符串或整数列表,返回指定工作表的字典。+ 传递`None`返回所有可用工作表的字典。```py# Returns a DataFramepd.read_excel("path_to_file.xls", "Sheet1", index_col=None, na_values=["NA"])...