import pandas as pd # 创建一个示例数据帧 data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John'], 'Age': [28, 32, 25], 'City': ['New York', 'Paris', 'London']} df = pd.DataFrame(data) # 获取行号 row_numbers = df.index.tolist() print("行号:", row_numbers) # 获取列号 colum...
'''# 更快捷的 方法 使用 rename,可以分别为 index 和 column 来指定值# 使用 map 的方式来赋值df2 = df1.rename(index=str.lower, columns=str.upper)# 这种方法 照样是产生一个新的 dataframeprint(df2)''' 可以很轻松的 修改 dataframe 的 index 和 columns A B C beijing 0 1 2 shanghai 3 4 ...
而这个名字在Pandas中没有被充分使用。一旦在索引中包含了列,就不能再使用方便的df.column_name符号了,而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。df.merge--可以用名字指定要合并的列,不管这个列是否属于索引。 按值查找元素 考虑以下Series对象: 索引提供了一种快速而方便的方法...
# Quick examples of rename column by index # Example 1: Assign column name by index df.columns.values[1] = 'Courses_Fee' print(df.columns) # Example 2: Rename column name by index df.rename(columns={df.columns[2]: 'Courses_Duration'},inplace=True) ...
df.columns = ['a','b','c'] # 只是简单的把列明替换成abc,实际内容并没有变化 要想实现类似reindex的效果,需要用df=df[['c','b','a']] 4)index注意事项 excel第一列最上面单元格如果为空,read_excel后第一列会成为index 如果是读取该df中的sereis,请注意index会变成1,2,3,4,5…....
# Example 2 - Drop Index inplace df2 = df.reset_index(drop=True, inplace=True) # Example 3 - Reset the index # By setting existing index as column df2 = df.reset_index() # Example 4 - Drop index while exporting to CSV df.to_csv("c:/tmp/courses.csv",index=False) ...
df[0:3] #利用默认的的index,左闭右开 df["20130102":"20130104"] #利用设置后的index,左闭右闭 按照位置选择 dataframe.iloc[row,column] data.iloc[3,5] #整数 data.iloc[[1,4,7],[2,5,6]] #利用整数列表 data.iloc[:,7:12] #利用整数切片,左闭右开 ...
根据索引(index)、列(column)(values)值), 对原有DataFrame(数据框)进行变形重塑,俗称长表转宽表 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame( { '姓名': ['张三', '张三', '张三', '李四', '李四', '李四'], '科目': ['语文', '数学', '英语', '语文', '数学', '英语...
df.iloc[row_index, column_index] # 通过标签或位置选择数据 df.ix[row_index, column_name] # 选择指定的列 df.filter(items=['column_name1', 'column_name2']) # 选择列名匹配正则表达式的列 df.filter(regex='regex') # 随机选择 n 行数据 df.sample(n=5)数据...
# reindexing the column axis with # old and new index values info.reindex(columns =["A", "B", "D", "E"]) 输出 A B D E Parker NaN NaN NaN NaN William NaN NaN NaN NaN Smith NaN NaN NaN NaN Terry NaN NaN NaN NaN Phill NaN NaN NaN NaN ...