index_col=1) # 指定⾏索引,B作为⾏索引 # ⼀个Excel⽂件中保存多个⼯作表 with pd.ExcelWriter('./data.xlsx') as writer: df1.to_excel(writer,sheet_name='salary1',index = False) df2.to_excel(writer,sheet_name='score1',index = False) pd.read_excel('./data.xlsx', sheet_nam...
下面介绍reset_index方法,它的主要功能是将索引重置为df的列 默认状态直接恢复到自然数索引: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df.reset_index().head() 多级索引时用level参数指定哪一层被reset,用col_level参数指定将索引名称set到多重列索引的哪一层: 代码语言:javascript 代码运行...
5155 method=method, 5156 copy=copy, 5157 level=level, 5158 fill_value=fill_value, 5159 limit=limit, 5160 tolerance=tolerance, 5161 ) File ~/work/pandas/pandas/pandas/core/generic.py:5610, in NDFrame.reindex(self, labels, index, columns, axis, method, copy, level, fill_value, limit...
在级别切换到CategoricalIndex之后,它会在sort_index、stack、unstack、pivot、pivot_table等操作中保持原来的顺序。 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,...
获取值数组和索引数组:values属性和index属性 Series比较像列表(数组)和字典的结合体。 Series支持数组的特性: 从ndarray创建Series:Series(arr) 与标量运算:sr*2 两个Series运算:sr1+sr2 索引:sr[0], sr[[1,2,4]] 切片:sr[0:2](切片依然是视图形式) ...
和numpy.concatenate一样,优先增加行数(默认axis=0 ),numpy.concatenate(axis=1)的时候是水平的级联,numpy中没有index,和columns,所以只要行列相等就可以级联, 在pandas中,如果行 和 列不一致,但是shape相同,会级联成一个更大的df,不对应的值会填充NaN。 注意: 纵向级联 axis=0:按行拼接--->在行上增加,列...
to_excel(writer, sheet_name='Sheet1', index=False, header=True, startrow=0, startcol=0, engine='openpyxl', merge_cells=True, **kwargs) 参数说明: writer:文件写入对象,可以是文件名或Excel写入器对象。 sheet_name:工作表的名称,默认为’Sheet1’。 index:是否将索引写入Excel文件,默认为False。
read_excel可以通过将列列表传递给index_col和将行列表传递给header来读取MultiIndex索引。如果index或columns具有序列化级别名称,也可以通过指定构成级别的行/列来读取这些级别。 例如,要读取没有名称的MultiIndex索引: In [424]: df = pd.DataFrame(...: {"a": [1, 2, 3, 4], "b": [5, 6, 7, 8]...
index_col:用作行索引的列号。默认为None,表示不使用行索引。 usecols:要读取的列的列表或范围。默认为None,表示读取所有列。 skiprows:要跳过的行数或要跳过的行对象。默认为None,表示不跳过任何行。 nrows:要读取的行数。默认为None,表示读取所有行。 parse_dates:要解析为日期的列。默认为False,表示不自动解...
df.set_index('姓名') # 设置姓名为索引 df.set_index(['班级','姓名']) # 设置班级和姓名为索引 1. 2. 3. 4. AI检测代码解析 df.set_index('姓名',drop=False) # 保留原列 df.set_index('姓名',append=True) # 保留原索引 1.