索引(index)是 Pandas 的重要工具,通过索引可以从 DataFame 中选择特定的行数和列数,这种选择数据的方式称为“子集选择”。 在Pandas 中,索引值也被称为标签(label),它在 Jupyter 笔记本中以粗体字进行显示。索引可以加快数据访问的速度,它就好比数据的书签,通过它可以实现数据的快速查找。 创建索引 通过示例对 i...
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...
pandas的对象(index,Series,DataFrame)可以被认为是数组的容器,他保存实际数据并进行实际计算。对于许多数据类型,底层数组是numpy.ndarry。但是pandas和第三方库可能会扩展Numpy的类型系统以添加对自定义数组的支持。 要获取 Index 或 Series中的数据,使用==.arry== s a 0.591348 b -0.209001 c 0.632891 d -0.148446...
In [526]: index = pd.MultiIndex( ...: levels=[["foo", "bar", "baz", "qux"], ["one", "two", "three"]], ...: codes=[[0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 1, 2, 0, 1, 2]], ...: ) ...: In [527]: df_mi_2 = pd.DataFrame(np...
MultiIndex(levels=[['num1','num2','num3'], ['green','red']], labels=[[0,1,2], [1,0,1]]) 交换和排序级别 我们可以轻松地通过使用 'swaplevel' 命令交换索引级别,该命令接受两个级别编号作为输入。 importnumpy as npinfo= pd.DataFrame(np.arange(12).reshape(4,3),index = [['a','a...
In [507]: index = pd.MultiIndex(...: levels=[["foo", "bar", "baz", "qux"], ["one", "two", "three"]],...: codes=[[0, 0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 1, 2, 0, 1, 2]],...: names=["foo", "bar"],...: )...:In [508]: df...
rdiv() Reverse-divides the values of one DataFrame with the values of another DataFrame reindex() Change the labels of the DataFrame reindex_like() ?? rename() Change the labels of the axes rename_axis() Change the name of the axis reorder_levels() Re-order the index levels replace()...
pd.Series(data=None, index=None, dtype=None) 参数: data:传入的数据,可以是ndarray、list等 index:索引,必须是唯一的,且与数据的长度相等。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 dtype:数据的类型 通过已有数据创建: (1)指定内容,默认索引: ...
index列有以下限制。 它需要内存和时间来构建。 它是只读的(需要在每次追加或删除操作后重新构建)。 这些值不需要是唯一的,但是只有当元素是唯一的时候加速才会发生。 它需要预热:第一次查询比NumPy稍慢,但后续查询明显快得多。 5. 按列连接(join)
Series.reorder_levels(order) 使用输入顺序重新排列索引级别。 Series.sort_values([axis, ascending, …]) 按值排序。 Series.sort_index([axis, level, ascending, …]) 按索引标签排序Series。 Series.swaplevel([i, j, copy]) 交换多索引中的级别I和j ...