'baz', 'baz', 'foo', 'foo', 'qux', 'qux'], dtype='object', name='first') In [24]: index.get_level_values("second") Out[24]: Index(['one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two', 'one', 'two'], dtype='object', name='
Index.name: Index.names: Index.nbytes :返回基础数据中的字节数 Index.ndim :根据定义1,返回基础数据的维数 Index.size :返回基础数据中的元素数量 Index.empty: Index.strides :返回基础数据的步幅 Index.itemsize :返回基础数据项的dtype的大小 Index.base :如果共享基础数据的内存,则返回基础对象 Index.T :...
In [81]: u = pd.Series(["b", "d", "a", "c"], index=[1, 3, 0, 2], dtype="string") In [82]: s Out[82]: 0 a 1 b 2 c 3 d dtype: string In [83]: u Out[83]: 1 b 3 d 0 a 2 c dtype: string In [84]: s.str.cat(u) Out[84]: 0 aa 1 bb 2 cc 3...
4.2. 使用set_index(),reset_index()和reindex()方法 DataFrame.set_index : Set row labels. DataFrame.reset_index : Remove row labels or move them to new columns. DataFrame.reindex : Change to new indices or expand indices. set_index()方法的定义如下: def set_index( self, keys, drop=True,...
to_numpy()Out[31]:array([('foo', 'one'), ('foo', 'two'), ('qux', 'one'), ('qux', 'two')],dtype=object)# for a specific levelIn [32]: df[["foo", "qux"]].columns.get_level_values(0)Out[32]: Index(['foo', 'foo', 'qux', 'qux'], dtype='object', name='...
使用Int64Index和RangeIndex的整数索引标签 Int64Index表示映射到值的不可变的 64 位整数数组。 直到更新版本的 pandas 为止,这是未指定索引或使用整数的默认索引类型,如以下代码片段所示: 使用此索引,DataFrame中的行查找非常高效,因为它们是使用连续的内存中数组执行的。
In [7]: df1["B"] # a seriesOut[7]:0 21 5Name: B, dtype: int64 但是切片'A'返回一个DataFrame In [8]: df1["A"] # a DataFrameOut[8]:A A0 0 11 3 4 这也适用于行标签 In [9]: df2 = pd.DataFrame({"A": [0, 1, 2]}, index=["a", "a", "b"])In [10]: df2Out...
Out[32]: Index(['foo','foo','qux','qux'], dtype='object', name='first') 要重建仅使用的级别的MultiIndex,可以使用remove_unused_levels()方法。 In [33]: new_mi = df[["foo","qux"]].columns.remove_unused_levels() In [34]: new_mi.levels ...
Disallow subclass-specific keywords (e.g. “freq”, “tz”, “names”, “closed”) in the Index constructor Removed argument inplace from Categorical.remove_unused_categories() (pandas 2.0 removals in core/arrays #932) Remove keywords convert_float and mangle_dupe_cols from read_excel() Rem...
dir_filenames = sorted(glob('./*.xlsx')) # all excel files from current directory for dir_file in dir_filenames: dict_xlsx = pd.read_excel(dir_file, sheet_name=None) workbook = pd.concat([v_df.assign(Sheet = k) for k,v_df in dict_xlsx.items()], ignore_index=True) ...