To just get the index column names df.index.names will work for both a single Index or MultiIndex as of the most recent version of pandas. As someone who found this while trying to find the best way to get a list of index names + column names, I would have found this answer useful:...
How to select 2nd smallest values in rows and return their respective column names? 0 How to get column name from specific value per row in Python 2 For each row return the column names of the smallest value - pandas 0 pandas dataframe - how to find multiple column names...
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...
通过转置,实现部分column和index的互换:如果在DataFrame中,我们希望将一部分column name变成一列index,同时将一列本来是index的列变成column names,那么可以通过下面的方法实现: index_cols=['Name','City','County','Update Date','Week']# 把不准备变的区域设置成index保护起来,此时df的index变成了拥有5层index...
read_csv( fpath, sep="\t", #设置的分隔符 header=None, #说明txt文件没有列索引, names=['pdate', 'pv', 'uv'] #自己设置索引 ) 在遇到以"::"为分隔符 需要指明引擎engine = 'python' pvuv = pd.read_csv( fpath, sep="::", #设置的分隔符 engine='python', header=None, #说明txt...
...记住,Python使用基于0的索引,因此第4行的索引为3。 图3:指定列标题所在行 names 如果不喜欢源Excel文件中的标题名,可以使用names参数创建自己的标题名。...CSV代表“逗号分隔值”,因此.CSV文件基本上是一个文本文件,其值由逗号分隔。这意味着还可以使用此方法将任何.txt文件读入Python。
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...
result_dataframe = pd.DataFrame(student_data, columns=column_names) return result_dataframe 1. 2. 3. 4. 5. 6. 获取DataFrame 的大小 def getDataframeSize(players: pd.DataFrame) -> List[int]: return [players.shape[0], players.shape[1]] ...
最重要的是,如果您100%确定列中没有缺失值,则使用df.column.values.sum()而不是df.column.sum()可以获得x3-x30的性能提升。在存在缺失值的情况下,Pandas的速度相当不错,甚至在巨大的数组(超过10个同质元素)方面优于NumPy。 第二部分. Series 和 Index ...
feature_names) 加速pandas 的运算 ## 方法1,将默认的 int64 转换为 int16 %%timeit for col in ['a','b','c','d','e']: df[col] = df[col].astype(np.int16) 导入导出、虚构数据、界面设置 导入数据:df = pd.read_exel(r'D:\Desktop\wangjixing.xlsx', index=False, sheet='Sheet1');...