Series最重要的一个功能是:它在算术运算中会自动对齐不同索引的数据。 Series对象本身及其索引都有一个name属性,该属性跟pandas其他的关键功能关系非常密切 DataFrame相当于有表格,有行表头和列表头 a=pd.DataFrame(np.random.rand(4,5),index=list("ABCD"),columns=list('abcde'))print(a) a b c d e A0....
import pandas as pd s=pd.Series([1,2,3,4,5],index= ['a','b','c','f','e']) print(s) a 1 b 2 c 3 f 4 e 5 dtype: int64 s=pd.Series({'a':3,'b':4,'c':5,'f':6,'e':8}) print(s) a 3 b 4 c 5 e 8 f 6 dtype: int64 import numpy as np v=np.rando...
pandas中set_index方法用于将某一列设置为index。主要参数包括：keys（设置为index的列名），drop（默认为True，表示删除该列），append（默认为True，表示删除原index），inplace（默认为False，表示不替换原DataFrame）。下面通过实例展示如何使用set_index方法：实例1：将id列为新的index 实例2：设置id列...
1 给行索引命名加载数据文件时,如果不指定行索引,Pandas会自动加上从0开始的索引,可以通过set_index()方法重新设置行索引的名字 movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie输出结果 colordirector_n…
目录表的连接:merge、concat、joinreset_index() 、set_index() 行索引转换成列pandas.DataFrame.from_dict用法pandas.Series.str.contains实现模糊匹配遍历pd.Series的index和valueseris做筛选更改dataframe列的…
s.index MultiIndex(levels=[['bar', 'baz', 'foo', 'qux'], ['one', 'two']], labels=[[0, 0, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1]], names=['L1','L2']) 同样可以使用 rename 将Series 修改回来
>>> dff.set_index('id', inplace=True)>>> dffname score gradeida bog 45.0 Ac jiken 67.0 Bi bob 23.0 Ab jiken 34.0 Bg lucy NaN Ae tidy 75.0 B (5)通过新建Series并将其设置为index >>> dff.set_index(pd.Series(range(6)))name score grade0 bog 45.0 A1 jiken 67.0 B2 bob 23.0 A3 ...
1,多层级Series的取值 2,多层级DataFrame的取值 三,多层级索引相关操作 多层级索引相关操作包括stack和unstack,set_index和reset_index,以及指定level的相关方法。 1,stack和unstack 2,set_index和reset_index 3,指定level的相关方法
Series重新排序后的索引 填充缺失值(method参数实现,ffill为向前填充,bfill为向后填充) DataFrame重新索引行 DataFrame重新索引列 reindex函数参数 更换索引 DataFrame中将列数据作为行索引(set_index) DataFrame中恢复默认的行索引(reset_index) DataFrame中排序改变行索引(sort_values) ...
将"id"列转换为索引。设置"id"列为索引，同时保留原列。保持原索引列不变。通过inplace参数替换原有对象。使用新创建的Series设置索引。通过灵活运用set_index，你可以更好地组织和管理数据。如果你对Python和pandas的学习感兴趣，欢迎关注我们的公众号"python小工具"，共同探索更多知识。