...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。...先从单层索引开始介绍,在声明数据框的时候,如果没有指定index和columns参数,pandas会自动生成对应的索引,示例如下 >>> import pandas as pd >>> import numpy...
value_name [标量, 默认为’value’]:是指用于” value”列的名称 col_level [int或string, 可选]:如果列为MultiIndex, 它将使用此级别来融化 例如有一串数据,表示不同城市和每天的人口流动: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importpandasaspd df1=pd....
编译时间会影响性能 In [4]: %timeit -r 1 -n 1 roll.apply(f, engine='numba', raw=True) 1.23 s ± 0 ns per loop (mean ± std. dev. of 1 run, 1 loop each) # Numba函数已缓存,性能将提高 In [5]:
data['汇总1'] =data['1店'].rdiv(data['汇总'],fill_value=0) data.replace(-np.inf, 0,inplace=True) print(data) output 1店2店 汇总 汇总1 010.03.07.00.7 1NaN1.0-1.00.0 26.0NaN6.01.0 #将NaN替换成0 data.replace(np.nan, 0,inplace=True) print(data) output 1店 2店 汇总 汇总1...
二、指定数据替换、修改df.replace() 可以全表替换df.replace() ,或只替换某列df[col]replace()。 df.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad') 参数说明: to_replace: str, regex, list, dict, Series, int, float, or None。被替换的值 ...
float64三、DataFrame的多层索引MultiIndexstocks.head()stocks.set_index(['公司', '日期'], inplace...
二、指定数据替换、修改df.replace() 可以全表替换df.replace() ,或只替换某列df[col]replace()。 df.replace(to_replace=None, value=None, inplace=False, limit=None, regex=False, method='pad') 1. 2. 参数说明: to_replace: str, regex, list, dict, Series, int, float, or None。被替换的...
col_level [int或string, 可选]:如果列为MultiIndex, 它将使用此级别来融化 例如有一串数据,表示不同城市和每天的人口流动: importpandasaspd df1=pd.DataFrame({'city': {0:'a',1:'b',2:'c'}, 'day1': {0:1,1:3,2:5}, 'day2': {0:2,1:4,2:6}}) ...
pandas 替换所有级别中第n个位置的MultiIndex名称字符串 或者你也可以使用辅助DataFrame，但更慢：
Removed argument inplace from DataFrame.set_axis() and Series.set_axis() Disallow passing positional arguments to MultiIndex.set_levels() and MultiIndex.set_codes() Disallow parsing to Timedelta strings with components with units “Y”, “y”, or “M”, as these do not represent unambiguous ...