用法: DataFrame.set_axis(labels, axis=0, inplace=False)将所需的索引分配给给定的轴。可以通过分配 list-like 或索引来更改列或行标签的索引。参数: labels:list-like,索引 新索引的值。 axis:{0 或‘index’,1 或‘columns’},默认 0 要更新的轴。值 0 标识行,1 标识列。 inplace:布尔值,默认为...
set_index/reset_index,互为逆操作,前者是将已有的一列信息设置为标签列,而后者是将原标签列归为数据,并重置为默认数字标签 set_axis,设置标签列,一次只能设置一列信息,与rename功能相近,但接收参数为一个序列更改全部标签列信息(rename中是接收字典,允许只更改部分信息) rename_axis,重命名标签名,rename中也可实...
pd1=pd.set_axis(pd.iloc[0],axis=1,inplace=False) pd1=pd1.drop(index=0) #set “names列作为index名。这里直接drop了第0行,目前没有遇到过问题。 pd=pd.set_index('names',drop=True) #小结:set_index 行名 set_axis 列名和行名 *# 这里set_index的参数可以用’names’,相对更简单。set_axis ...
axis=None其中None对于DataFrame表示“列”,对于Series表示“索引” sort=False,可选在操作之后对相应的多索引进行排序 inplace=False,可选地原地执行操作(不能用于单个索引,因为它是不可变的)。 上面的所有操作都是从传统意义上理解“级别”这个词的(级别的标签数量与数据框中的列数量相同),隐藏了索引的机制。标签...
它们都有可选的axis和inplace参数。 排序MultiIndex 由于多索引由多个级别组成,因此排序比单索引更做作。这仍然可以使用sort_index方法完成,但可以使用以下参数进行进一步微调。 要对列级别进行排序,指定axis=1。 读写多索引dataframe到磁盘 Pandas可以以完全自动化的方式将具有多重索引的DataFrame写入CSV文件:df.to_csv...
inplace:可选参数。inplace=True会将指定好索引的数据再赋值给df使索引生效,否则索引不会生效。 df.set_index('name', inplace=True) # 建立索引并生效 df.set_index("col1") df.set_index(["col1","col2"]) 索引操作 df.drop(["col1","col2","col3"],axis=1):删除一些不想要的列 ...
# 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='columns',inplace=True) 5、增加列 df['foo'] = 100 # 增加一列foo,所有值都是100df['foo'] ...
Series.set_axis(labels[, axis, inplace]) 为给定轴指定所需的索引。 Series.take(indices[, axis, convert, is_copy]) 沿轴返回给定位置索引中的元素。 Series.tail([n]) 返回最后n行。 Series.truncate([before, after, axis, copy]) 在某个索引值前后截断Series或DataFrame。
axis=None其中None对于DataFrame表示“列”,对于Series表示“索引” sort=False,可选在操作之后对相应的多索引进行排序 inplace=False,可选地原地执行操作(不能用于单个索引,因为它是不可变的)。 上面的所有操作都是从传统意义上理解“级别”这个词的(级别的标签数量与数据框中的列数量相同),隐藏了索引的机制。标签...
axis:默认值为0,表示索引(即行)。如果设置为1,则表示列。 inplace:告诉pandas是否应该覆盖原始数据框架。 按名称删除行 图2 我们跳过了参数axis,这意味着将其保留为默认值0或行。因此,我们正在删除索引值为“Harry Porter”的行。还要注意.drop()方法还返回结果数据框架。现在是有趣的部分,让我们看看数据框架df...