df2.groupby('Direction', as_index=False).first() set_index() set_index()则与之相反 ,该函数用来设置行索引。 1 DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数说明: 设置索引的参数是keys append添加新索引 drop为False时,成功设置了index,同时列数据...
# 使用 set_index() 示例 # 设置单列为索引 single_index_df = df.set_index('A') # 设置多列为多层索引 multi_index_df = df.set_index(['A', 'B']) # 设置索引并保留原始列 index_with_original_df = df.set_index('A', drop=False) # 添加到现有索引 append_index_df = df.set_index(...
# 使用 set_index() 示例 # 设置单列为索引 single_index_df = df.set_index('A') # 设置多列为多层索引 multi_index_df = df.set_index(['A', 'B']) # 设置索引并保留原始列 index_with_original_df = df.set_index('A', drop=False) # 添加到现有索引 append_index_df = df.set_index(...
可以使用pd.MultiIndex中的from_tuples等方法生成多层级索引。 3,使用set_index方法将普通列转成多层级索引 这种方法只能生成多层级行索引。 4,groupby和pivot_table等方法也可以生成带有多层级索引的结果 二,多层级索引的取值 多层级索引Series或多层级DataFrame支持方括号直接取值,loc取值,和pd.IndexSlice切片取值等方法。
上边有些类似于mysql中按某列groupby之后,还能选择其他的非分组列。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.drop_duplicates('Class',keep='last') 在传入多列时等价于将多列共同视作一个多级索引,比较重复项: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.drop_duplicates(['School...
设置下标索引,drop默认为False,不删除原来的索引 df.reset_index(drop=False) df.rename_axis(index="idx_name") df.rename_axis(columns="col_name") groupby后重置索引 df.groupby("type").sum().reset_index() set_axis对索引进行修改 df.set_axis(list('ABCDEFGabc'),axis=0) ——修改行索引 df....
df.set_index('name', inplace=True) # 设置name为索引df.index.names = ['s_name'] # 给索引起名df.sort_values(by=['s_name', 'team']) # 排序 4、按值大小排序nsmallest()和nlargest() s.nsmallest(3) # 最小的3个s.nlargest(3) # 最大的3个# 指...
print(df.index) Python Copy 输出: GroupBy Pandas中的groupby操作可以帮助我们通过应用一个函数来分割对象,并在此基础上合并结果。根据我们的选择对列进行分组后,我们可以执行各种操作,最终帮助我们分析数据。 语法:DataFrame.groupby(by=None, axis=0, level=None, as_index=True, sort=True, group_keys=True,...
有了这个示例数据集后,我们就可以尝试进行时间序列聚合了。在Pandas中,可以使用resample或groupby方法进行聚合。 首先介绍resample方法。该方法根据时间序列将数据按指定周期进行聚合。要使用resample,需要先将日期设置为索引。 df.set_index('Date', inplace=True) ...
df.set_index(['Gender','School']).groupby(level=1,axis=0).get_group('S_1').head() 1. 2. groupby对象的特点: 查看所有可调用的方法 分组对象的head 和first 分组依据 groupby的[]操作 连续型变量分组 a). 查看所有可调用的方法 由此可见,groupby对象可以使用相当多的函数,灵活程度很高 ...