使用reset_index 可以将 index 中的两列转化为正常的列 s.reset_index() 可以使用 pivot_table 恢复成一开始的样子,将两列重新作为 index 展示出来 s.reset_index().pivot_table(index=['first','second'],values=0,aggfunc=lambdax:x) 0 同样可以使用最简单的方式进行
set_index('name') # 建立索引并重写覆盖df df.set_index('name', inplace=True) # 同上,使索引生效 将一个Series指定为索引: s = pd.Series([i for i in range(100)]) df.set_index(s) # 指定一个索引 df.set_index([s, 'name']) # 同时指定索引和现有字段 df.set_index([s, s**2])...
index=["x", "y", "z", "q"]) df.index.name = "ts" # 指定行索引列名称...Part 2:将索引变成列 使用reset_index将索引变成常规列 通过对replace参数进行设置,确定是否在原变量上执行操作 原索引变成常规列后,会重新自动生成一个默认索引 df.reset_index...Part 3:将列变成索引 使用set_index将...
为此,我们可以使用 pandas 中提供的set_index(),也可以在从 excel 或 CSV 文件中导入 DataFrame 时指定列作为索引。 set_index()可以应用于列表、序列或 DataFrame 来改变它们的索引。对于 DataFrame,set_index()也可以将多个列作为它们的索引。 importpandas as pdimportnumpy as np colnames= ['Name','Time',...
set_axis rename 创建索引 快速回顾下Pandas创建索引的常见方法: pd.Index In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: # 指定类型和名称 s1 = pd.Index([1,2,3,4,5,6,7], dtype="int", name="Peter") s1 Out[2]:
read_excel可以通过将sheet_name设置为工作表名称列表、工作表位置列表或None来读取多个工作表。可以通过工作表索引或工作表名称指定工作表,分别使用整数或字符串。 ### 读取MultiIndex 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...
name) # 输出名称 # 数据操作 idx_new = idx.append(pd.Index([4, 5])) print(idx_new) # 输出追加后的 Index # 索引操作 print(idx.get_loc(2)) # 输出标签 2 的位置 # MultiIndex 操作 arrays = [[1, 1, 2, 2], ['A', 'B', 'A', 'B']] multi_idx = pd.MultiIndex.from_...
df.set_index('name', inplace=True) # 设置name为索引df.index.names = ['s_name'] # 给索引起名df.sort_values(by=['s_name', 'team']) # 排序 4、按值大小排序nsmallest()和nlargest() s.nsmallest(3) # 最小的3个s.nlargest(3) # 最大的3个# 指...
s.values,s.index,s.name,s.dtype 3. 取出某元素 通过索引取数或通过位置取数 s['a'], s[2:], s[1] 4. 调用方法 s.mean(),s.sum(),s.hist() DataFrame 1. 创建 DataFrame基本属性有 values、columns、index df = pd.DataFrame({'col1':list('abc...
在pandas中,Series和DataFrame对象是介绍的最多的,Index对象作为其构成的一部分,相关的介绍内容却比较少。对于Index对象而言,有以下两大类别 Index MultiIndex 二者的区别就在于层级的多少,从字面含义也可以看出,MultiIndex指的是多层索引,Index是单层索引。