ser_obj2 = pd.Series(['a','b','c'],index=ser_obj1.index) ser_obj2.index is sr_obj1.index 1. 2. 3. 除了泛指的 Index 对象以外,Pandas 还提供了很多 Index 的子类,常见的又如下几种: ( 1 ) Int64Index:针对整数的特 Index 对象。 ( 2 ) MultiIndex:层次化索引,表示单个轴上的多层索引。
您还可以使用pandas.DataFrame,切片列提取元素值,并按行名/行号或列表选择行。 请参阅以下文章。 Pandas获取和修改任意位置的值(at,iat,loc,iloc) 在此示例代码中,read_csv读取并使用以下csv数据。 import pandas as pddf= pd.read_csv('./data/28/sample_pandas_normal.csv', index_col=0)print(df)# ag...
4)需要注意的是.loc并不是根据行号提取行,而是根据index索引提取 df.set_index('省份',inplace=True)#将“省份”列作为index列print(df.loc[['北京','上海'],['城市','人口']])#提取索引为“北京”、“上海”的城市、人口数据:城市人口省份北京北京456北京北京153上海上海247需要注意的是,尽管columns不允许...
#set “names列作为index名。这里直接drop了第0行,目前没有遇到过问题。 pd=pd.set_index('names',drop=True) #小结:set_index 行名 set_axis 列名和行名 *# 这里set_index的参数可以用’names’,相对更简单。set_axis 对参数的要求稍微繁琐一些。 参考文章: https://www.delftstack.com/zh/howto/pytho...
1、【无论是 行 还是 列,pandas的索引号是从0开始】2、loc 方法 以 列名(columns) 和 行名(index)作为参数 当只有一个参数时,默认是 行名(index),即抽取整行数据,包括所有列 例如df.loc['展昭'],抽取的就是'展昭'一行包括所有列的数据 3、iloc 方法: 以行 和列 其位置索引(即 0,1,2,3, ......
df.set_index(“date”,inplace=True) 1. 2. 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 复制 df.set_index(“date”,drop=False) 1. 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,...
iloc方法是通过索引行、列的索引位置[index, columns]来寻找值 (1)读取第二行的值 代码语言:javascript 复制 # 读取第二行的值,与loc方法一样 data1=data.iloc[1]# data1=data.iloc[1,:],效果与上面相同 结果: (2)读取第二列的值 代码语言:javascript ...
2.3 对index排序后切片选择index 在multiIndex中选定指定索引的行 我们在用pandas类似groupby来使用多重index时,有时想要对多个level中的某个index对应的行进行操作,就需要在dataframe中找到该index对应的行,在单层index中我们可以方便的使用df.loc[index]来选择,在多重Index中我们可以利用的类似的思路,然而其中也有一些...
1.8 创建 DataFrame 对象时指定行索引 index:指定行索引 l = [ ['zs', 12, 'm'], ['ls', 23, 'm'], ['ww', 22, 'm'] ] df1 = pd.DataFrame( l, columns=['name', 'age', 'gender'], index=['a', 'b', 'c'] ) print(df1) print() print(type(df1)) print() 1.9 创建 ...