importpandasaspd# 创建一个 DataFramedf=pd.DataFrame({'A':['foo','bar','baz','qux','quux','corge'],'B':['one','one','two','three','four','five'],'C':[1,2,3,4,5,6],'D':[10,20,30,40,50,60]},index=['a','b','c','d','e','f'])# 创建一个列表,包含我们...
set_index(list(range(df_.shape[0]))) # 传入参数是 range(df_.shape[0] 时会报错: # KeyError: 'None of [range(0, 3)] are in the columns' # 当给 set_index 传入的是list的时候, 就会把列名和list一致的列设置为索引 看参数说明,并不一定需要Series 代码语言:javascript 代码运行次数:0 ...
操作完成后,想再还原,即 index 转化为列,操作如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[9]:df2.reset_index('a',drop=True)Out[9]:b0914212In[10]:df2.reset_index('a',drop=False)Out[10]:a b0191342512 4 index, 随心所欲 如果想按照某种规则,重新排序行数据或列数据,靠一...
random.randn(4, 3), columns = list('abc'), index = ['Ohio', 'Colorado', 'Utah', 'New York']) print(frame) np.abs(frame) #使用了np的abs(绝对值)方法 另外一个常用操作是将函数应用到一行或一列的一维数组上,DataFrame的apply方法可以实现这个功能,是个很有用的方法。 代码语言:javascript ...
In [4]: 复制 # 指定类型和名称pd.Index([1,2,3,4],dtype="float64",name="Peter") 1. 2. 3. 4. Out[4]: 复制 Float64Index([1.0,2.0,3.0,4.0],dtype='float64',name='Peter') 1. In [5]: 复制 # 使用list函数生成列表来创建pd.Index(list("ABCD")) ...
loops each)3. 使用index能自动对齐数据包括series和dataframes1 =pd.Series([1,2,3], index=list(...
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...
RangeIndex(start=0, stop=8, step=1) In [13] # 指定start和stop pd.RangeIndex(0,8) RangeIndex(start=0, stop=8, step=1) In [14] # 改变步长为2: pd.RangeIndex(0,8,2) RangeIndex(start=0, stop=8, step=2) In [15] # 将结果用list显示出来,没有包含stop的值8 list(pd.RangeInd...
序列属性 s1 = pd.Series([1, -2, 2.3, 'hq']) va1 = s1.values in1 = s1.index va2 = list(va1) print(va2) # 通过list转为列表 # 3.序列方法 s5 = [1, 2, 2.3, 'andy', 'liu', 'li', 'andy'] # 将列表转为序列 s5 = pd.Series(s5) s51 = s5.unique() # 去重 s52 =...
df=pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4), columns=list('ABCD'), index=list('5678')) df: 1 2 3 4 5 A B C D 50123 64567 7891011 812131415 注意:df的index是str类型,如果不指定index默认是0开始的int类型 分为如下几个方面进行讨论: ...