Quick Examples of Getting Index from Pandas DataFrame If you are in a hurry, below are some quick examples of how to get an index from DataFrame. # Quick examples of getting index from pandas DataFrame # Example
用法: final Index.get_indexer(target, method=None, limit=None, tolerance=None) 给定当前索引,计算新索引的索引器和掩码。然后应该将索引器用作 ndarray.take 的输入,以将当前数据与新索引对齐。 参数: target:index method:{无,‘pad’/'ffill',‘backfill’/'bfill',‘nearest’},可选 默认值:仅精确匹...
...# 2、upper() 将Series/Index中的字符串转换为大写。 # 3、len() 计算字符串长度。 # 4、strip() 帮助从两侧的系列/索引中的每个字符串中删除空格(包括换行符)。...# 7、get_dummies() 返回具有单热编码值的数据帧(DataFrame)。...# 9、replace(a,b) 将值a替换为值b。 # 10、repeat(val...
# 保存为csv文件 df.to_csv('test_ison.csv')# 保存为xlsx文件 df.to_excel('test_xlsx.xlsx',index=False)# 保存为ison文件 df.to_json('test_json.txt')3. 查看数据信息 3.1 查看前n行 3.2 查看后n行 3.3 查看行数和列数 3.4 查看列索引 3.5 查看行索引 3.6 查看索引、数据类型和内存...
使用pdi.insert (df。columns, 0, ' new_col ', 1)用CategoricalIndex正确处理级别。 操作级别 除了前面提到的方法之外,还有一些其他的方法: pdi.get_level(obj, level_id)返回通过数字或名称引用的特定级别,可用于DataFrames, Series和MultiIndex pdi.set_level(obj, level_id, labels)用给定的数组(list, ...
Pandas Index.get_loc(~) 方法返回源 Index 中给定值的位置。 参数 1. key | label 您想知道其位置的值。 2. method | None 或string | optional 当源Index中不存在key时,如何处理这种情况: 方法 说明 None 抛出一个错误。 "pad" 或"ffill" 返回前一个索引值的整数索引。 "backfill" 或"bfill" ...
不过,它很脆弱。即使像df' new\_col '= 1这样简单的操作也会破坏它。使用pdi.insert (df。columns, 0, ' new_col ', 1)用CategoricalIndex正确处理级别。 操作级别 除了前面提到的方法之外,还有一些其他的方法: pdi.get_level(obj, level_id)返回通过数字或名称引用的特定级别,可用于DataFrames, Series和Mu...
In [421]: prng = pd.period_range("1990Q1", "2000Q4", freq="Q-NOV") In [422]: ts = pd.Series(np.random.randn(len(prng)), prng) In [423]: ts.index = (prng.asfreq("M", "e") + 1).asfreq("h", "s") + 9 In [424]: ts.head() Out[424]: 1990-03-01 09:00 -0.1...
read_excel('excel表格名称.xlsx',sheet_name='sheet1',index_col=0,headers=0) df.to_excel('输出表格.xlsx') 输出的结果 2.查看数据 #读取数据的前几列,默认显示前5列 df.head() #读取数据的后几列 df.tail(3) 显示数据的后3列 显示数据的后3列 import pandas as pd df = pd.read_excel('...
.index.str.split('_') # 分隔 df.index.to_list() # 转为列表 df.index.to_frame(index=False, name='a') # 转成DataFrame df.index.to_series() # 转为series df.index.to_numpy() # 转为numpy df.index.unique() # 去重 df.index.value_counts() # 去重及计数 df.index.where(df.index...