但是同的是,它显式的有一个称为索引(index)的结构,也就是说Series 是带索引的一维数组。其结构有两部分,索引和值: (1)索引(Index) 索引是Series中每个元素的标签,可以是数字、字符串或者任何可哈希的对象。 索引在Series中是可选的,如果创建Series时没有指定索引,Pandas会默认创建一个从0开始的整数索引。 索...
#为了演示相应操作,先利用set_index方法把Name列设为索引,关于该函数的其他用法将在多级索引一章介绍。 df_demo = df.set_index('Name') df_demo.head() #【a】*为单个元素。此时,直接取出相应的行或列,如果该元素在索引中重复则结果为DataFrame,否则为Series: df_demo.loc['Qiang Sun'] # 多个人叫此名...
df_new = df_new.set_index(['A', my_index]) df_new reset_index 是 set_index 的逆函数,其主要参数是 drop ,表示是否要把去掉的索引层丢弃,而不是添加到列中: print(df_new.reset_index(['D'])) # D B C # A # a W P 1 # a X Q 2 # c Y R 3 # d Z T 4 print(df_new....
Series 对象包含两个主要的属性:index 和 values,分别为上例中左右两列。因为传给构造器的是一个列表,所以 index 的值是从 0 起递增的整数,如果传入的是一个类字典的键值对结构,就会生成 index-value 对应的 Series;或者在初始化的时候以关键字参数显式指定一个 index 对象:...
DataFrame 面向行和面向列的操作基本是平衡的,任意抽出一列都是 Series。 四.对象属性 1.重新索引 Series 对象的重新索引通过其 .reindex(index=None,kwargs) 方法实现。kwargs 中常用的参数有俩:method=None,fill_value=np.NaN: 示例1 .reindex() 方法会返回一个新对象,其 index 严格遵循给出的参数,method:...
索引的重置_`reset_index` 4. 索引的变形_reindex/reindex_like 四、索引运算 1. 集合的运算法则 2. 一般的索引运算 五、练习 Ex1:公司员工数据集 一、索引器 1.表的列索引 _DataFrame[列名组成的列表] df = pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv', usecols = ['School', 'Grade', 'Name', 'Ge...
sr.index# 索引 sr.values# 值 ###就是从dataframe中抽出一行或一列来观察 12345678910 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 2 基本数据操作 2.1 索引操作 data=pd.read_csv("./stock_day/stock_day.csv")#读入文件的前5行表示如下 ##...
在使用数据的读入函数时,如果不特别指定所对应的列作为索引,那么会生成从0开始的整数索引作为默认索引。当然,任意一组符合长度要求的整数都可以作为索引。 和字符串一样,如果使用[int]或[int_list],则可以取出对应索引元素的值: s = pd.Series(['a','b','c','d','e','f'], index=[1,3,1,2,5,...
df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col=0) 1 df=pd.read_excel('data.xlsx',index_col=0) 列名を直接指定しても同じ結果になります。 Python df = pd.read_excel('data.xlsx', index_col='支店CD') 1 df=pd.read_excel('data.xlsx',index_col='支店CD') ...
相关函数如下: 1)loc,基于列label,可选取特定行(根据行index); 2)iloc,基于行/列的position; 3)at,根据指定行index及列label,快速定位DataFrame的元素; 4)iat,与at类似,不同的是根据position来定位的; 5)ix,为loc与iloc的混合体,既支持label也支持position; 实例 import pandas as...