Pandas 的 Index 对象是用于标识轴标签的基类,它提供了丰富的功能来表示和管理数据的索引。 以下是 Index 对象的一些关键特性和用途: 唯一标识:Index 对象为数据提供唯一的标识符,这对于数据的选择和操作至关重要。 标签基础:与基于位置的索引(如 Python 列表的索引)不同,Index 允许基于标签的索引,这使得数据操作更...
上述方法生成的Index对象就是一个单层索引了,Index对象具有以下基本属性 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>>a=pd.Index(list('ABCD'))>>>aIndex(['A','B','C','D'],dtype='object')# 值构成的数组>>>a.array<PandasArray>['A','B','C','D']Length:4,dtype:object # ...
tt2 = ss1[ss1.notnull()] # 判断序列的非空值,效果同上 print(tt2) tt3 = ss1.dropna() # 清洗空值 print(tt3) # 序列切片 import pandas as pd import numpy as np s1 = pd.Series([1, -2, 2.3, 'hq']) s2 = pd.Series([1, -2, 2.3, 'hq'], index = ['a', 'b', 'c', '...
对list 执行 append 的时候,会直接修改在原来的 list 上 在DataFrame最后增加一个光有列名的空列: mydf['列名'] = None 三、数据提取 (一)按列提取 法一: df['column_name'] (二)按行提取 法一: df.loc['index_name'] 四、 对于存着元祖/列表的列进行分列,一列变多列: # 通过apply(pd.Series)...
df.set_index(“date”,drop=False) 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,可以使用reset_index方法。 >>>df0=pd.DataFrame(np.random.rand(5,3),columns=list("ABC"))>>>df0ABC00.54801...
df.index.names output 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 FrozenList(['City', 'Date']) 数据集当中City、Date,这里的City我们可以当作是第一层级索引,而Date则是第二层级索引。 我们也可以通过调用sort_index()方法来按照数据集的行索引来进行排序,代码如下 代码语言:javascript 代码运行次...
df.values#获取数据的值df.index#获取行索引df.columns#获取列索引axis =1/axis = columns#沿着列索引的方向进行运算axis =0/axis = index#沿着行索引的方向进行运算 2.创建数据对象 Series 创建series一般有以下6种方法 通过list创建 通过字典创建 通过ndrray创建 ...
isinstance(casted_key, abc.Iterable) 3809 and any(isinstance(x, slice) for x in casted_key) 3810 ): 3811 raise InvalidIndexError(key) -> 3812 raise KeyError(key) from err 3813 except TypeError: 3814 # If we have a listlike key, _check_indexing_error will raise 3815 # InvalidIndex...
# List of Tuples students= [('Ankit',22,'A'), ('Swapnil',22,'B'), ('Priya',22,'B'), ('Shivangi',22,'B'), ] # Create a DataFrameobjectstu_df= pd.DataFrame(students, columns =['Name','Age','Section'], index=['1','2','3','4']) ...
从运行结果可以看出,默认的行列标签皆为一个RangeIndex对象。RangeIndex属于Index中的一种形式,Index是更通用的函数,通过Index函数可以显示创建Index对象,用法如下 >>> df.index = pd.Index(list('ABCD')) >>> df.columns = pd.Index(list('abcd')) ...