Series没有set_index()方法,如果需要修改Series的索引,可以直接对index属性赋值。 2. 重设索引 代码语言:javascript 复制 s2 = s.reset_index() print(s2) print(type(s2)) s3 = s.reset_index(drop=True) print(s3) print(type(s3)) 代码语言:javascript 复制 index 涨跌幅 0 a -0.4452 1 b -4.9981...
df.rename_axis("limbs",axis="columns")# 指定行索引 # 索引为多层索引时可以将type修改为class df.rename_axis(index={'type':'class'}) # 可以用set_axis进行设置修改 s.set_axis(['a','b','c'], axis=0) df.set_axis(['I','II'], axis='columns') df.set_axis(['i','ii'], axis...
② Series的表现形式为：索引在左边，值在右边。如果没有为数据指定索引，于是会自动创建一个0到N-1（...
集合创建 Series 集合是无序数据结构,可以用一对{}来声明,类似字典,但是创建 Series 的时候,会报错:TypeError 异常。集合既没有顺序的概念(如列表),也没有关联的概念(如字典) my_set = {'Ricky', 'Bobby'} print(pd.Series(my_set)) TypeError: 'set' type is unordered 如果涉及到集合,将其转换为有...
loc[941] type(first_row) 输出结果 pandas.core.series.Series print(first_row) 输出结果 year 2017 category physics overallMotivation NaN firstname Rainer surname Weiss motivation "for decisive contributions to the LIGO detect... share 2 Name: 941, dtype: object 可以通过 index 和 values属性获取行...
Series可谓是pandas里的一个重要的数据结构,是带标签的一维数组,可存储整数、浮点数、字符串、Python 对象等类型的数据。轴标签统称为索引,主要由两部分组成: values:一组数据(ndarray类型) index:相关的数据索引标签 Index labels can be of any immutable data type: strings, tuples, datetimes, and more. ...
1 Series常用属性 使用DataFrame的loc 属性获取数据集里的一行,就会得到一个Series对象 data=pd.read_csv('data/nobel_prizes.csv',index_col='id')data.head() 输出结果 使用行索引标签选择一条记录 first_row=data.loc[941]type(first_row) 输出结果 ...
Pandas set_index&reset_index Pandas模块是Python用于数据导入及整理的模块,对数据挖掘前期数据的处理工作十分有用,因此这些基础的东西还是要好好的学学。Pandas模块的数据结构主要有两:1、Series ;2、DataFrame 先了解一下Series结构。 a.创建 a.1、pd.Series([list],index=[list])//以list为参数,参数为一list...
一个Series 是一个固定大小的字典,你可以通过索引标签来 get 或 set 字典值。 s['a']获取索引为 a 的值,s['a'] = 12则更改索引为 a 的值为12。 使用get 方法有同样的效果,当对不存在指定索引时返回None 或指定的默认返回值: In:s.get('f',np.nan)Out:nan ...
简单的介绍了Series和DataFrame这两种数据结构之后,我们以全国空气质量历史数据(http://beijingair.sinaapp.com)为例,通过实际的数据处理来介绍一下常用的操作。 数据为逗号分隔的csv格式数据,数据存储如下: 数据存储形式 数据存储以逗号作为分隔符,列为: date, hour, type, 1001A, 1002A…,date和hour为时间信息列...