data.reset_index(drop=False, inplace=False) # drop:若为True,则原来的index直接扔掉;若为False,则原来的index作为新的一列加入到原dataframe里 # inplace:若为True则替换掉原dataframe;若为False,则生成一个新的dataframe。 删除index中,每一个index name的开头和结尾的空格: data1.index=data1.index.str....
#将index转换为列以更直观地查看效果 df_with_index_as_column = df.reset_index() print("将index转换为列后的DataFrame:") print(df_with_index_as_column) 验证index列名称是否已成功修改: 通过上面的步骤,我们已经将index的名称修改为'New_Index_Name',并且通过将index转换为列的方式验证了这一修改。
df2.to_excel(writer,sheet_name='第二张表',index=False) writer.save() XI. 使用DataFrame的列 df.set_index(keys,drop=True,inplace=False) XII. reset_index() .reset_index(level=None,drop=False,inplace=False) i)对于单层索引(standard index) ii)对于层次化索引(multi-level index) XIII. dtype...
#如果是删除一列元素要指定axis是1 stu.drop('name',axis = 1,inplace = True) #删除行数据,传入行的的索引范围 stu.drop([0,1],inplace = True) #删除行数据,可以自由选择行数 stu.drop(index = [1,3,5],inplace = True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 查看dataframe参数 info:显所有数据...
data.reset_index(drop=True, inplace=True) print(data) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. c1 c2 c3 0 d 4 0.7 1 c 3 0.5 2 a 2 0.3 3 a 1 0.1 1. 2. 3. 4. 5. 其中by是指用来排序的列名,可以传入多个。排序完毕以后,为了后面方便使用,我们对index进行了重置。
Code Sample, a copy-pastable example if possible In [2]: df = pd.DataFrame(index=range(2), columns=pd.MultiIndex.from_tuples([['A', 'a'], ['B', '']])) In [3]: df.index.name = 'B' In [4]: df.reset_index() ---...
df['column_name']=df['column_name'].astype('new_type')# 将列转换为日期时间 df['date_column']=pd.to_datetime(df['date_column'])# 重命名列名 df.columns=['Cat','Mat','Xat']# 重置DataFrame的索引 df.reset_index() / 05 /
df["column_name"]=df.index 更新筛选后的索引 df.index = range(len(df)) 重设索引 result = result.reset_index() result = result.reset_index(drop=True) 多重索引 取出第一级索引 :get_level_values(0) 行两层索引变成一行 level0 = result.columns.get_level_values(0) ...
索引有一个名字(在MultiIndex的情况下,每一层都有一个名字)。而这个名字在Pandas中没有被充分使用。一旦在索引中包含了列,就不能再使用方便的df.column_name符号了,而必须恢复到不太容易阅读的df.index或者更通用的df.loc[]。有了MultiIndex。df.merge--可以用名字指定要合并的列,不管这个列是否属于索引。
.reset_index(name='weight') 9 rows × 3 columns 1.1.2 同时stack多组变量 即stack后将所有的列名,按照规则分为两列,或者多列 movie = pd.read_csv('data/movie.csv') actor = movie[['movie_title','actor_1_name','actor_2_name','actor_3_name','actor_1_facebook_likes','actor_2_face...