.get_indexer(target[, method, limit, ...]):获取target(一个Index对象)对应的下标列表。 target:一个Index对象。我们要考察的就是Index中的每个label在self中的下标序列。 method:指定label的匹配方法。可以为None,表示严格匹配(如果不存在则下标为 -1)。如果为'pad'/'ffill',则:若未找到匹配的,则使用前向...
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。 如果需要同时转换多个索引名,...
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。 如果需要同时转换多个索引名,可以在列表中添加,列表中的顺序可以不遵守index和columns的先后顺序,返回结果是一一对应的数值索引数组。 五、切片...
"major_axis>=20130101" indexers 在子表达式的左侧: columns、major_axis、ts 子表达式的右侧(比较运算符后)可以是: 将被评估的函数,例如Timestamp('2012-02-01') 字符串,例如"bar" 类似日期的格式,例如20130101,或"20130101" 列表,例如"['A', 'B']" 在本地命名空间中定义的变量,例如date 注意...
df["code9"]=query_index.get_indexer(df.data)+1 1. 2. 方法10:使用Series进行批量查询 query_series=pd.Series(index=cats,data=range(1,len(cats)+1)) df["code10"]=query_series[df.data].values 1. 2. 才哥又补充了类似下面的两种的写法: ...
data.iloc[0:4, data.columns.get_indexer(['open','close','high','low'])] 赋值 直接访问到谁直接可以复制 # 直接修改原来的值data['close'] =1# 或者data.close =1 基本数据操作——排序 索引排序—df.sort_index(ascending=) # 对索引进行排序data.sort_index() ...
修改多个值:df.loc[row_indexer, 'column_name'] = new_value 或df.iloc[row_indexer, column_indexer] = new_value df = pd.DataFrame({'姓名':['abao','XQ','翔光','勍哥'],'科目':['语文','数学','英语','英语'],'分数':[98,96.5,95,90]}) # 生成一个数据框做例子 df['科目'] ...
Related to(涉及) isin is the Index.get_indexer method, which gives you can index array from an array of possibly non-distinct values into another array of distinct values:to_match = pd.Series(['c', 'a', 'b', 'b', 'c', 'a']) unique_vals = pd.Series(['c', 'b', 'a'])...
Removed argument kind from Index.get_slice_bound(), Index.slice_indexer() and Index.slice_locs() Removed arguments prefix, squeeze, error_bad_lines and warn_bad_lines from read_csv() Removed arguments squeeze from [read_excel()](https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.read_exc...
(name=True, formatter=lambda x:x+10) # 返回一个array,指定值的索引位数组,不在的为-1 df.index.get_indexer([2,9]) # 获取指定层级Index对象 df.index.get_level_values(0) # 指定索引的位置,见示例 df.index.get_loc('b') df.index.insert(2, 'f') # 在索引位2插入f df.index....