在第四种方法中，将使用set_axis()函数重命名列。需要提供一个新名称的列表，并设置axis = "columns"来重命名列，而不是索引。student_df_4=pd.DataFrame(student_dict)student_df_4.set_axis(["A","B","C"],axis="columns",inplace=True)student_df_4 推荐书单
用法: Series.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 或索引来更改行标签的索引。参数: labels:list-like,索引 新索引的值。 axis:{0 或‘index’},默认 0 要更新的轴。值 0 标识行。 inplace:布尔值,默认为 False 是否返回一个新的 Series 实例...
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 ...
In [64]: df2 = dfmi.copy() In [65]: df2.loc(axis=0)[:, :, ["C1", "C3"]] = -10 In [66]: df2 Out[66]: lvl0 a b lvl1 bar foo bah foo A0 B0 C0 D0 1 0 3 2 D1 5 4 7 6 C1 D0 -10 -10 -10 -10 D1 -10 -10 -10 -10 C2 D0 17 16 19 18 ... ......
df.sort_index(axis=1)# 会把列按列名顺序排列 2、数值排序sort_values() df.Q1.sort_values()df.sort_values('Q4')df.sort_values(by=['team', 'name'],ascending=[True, False]) 其他方法: s.sort_values(ascending=False) # 降序s.sort_values(inplace=True...
凭借其广泛的功能,Pandas 对于数据清理、预处理、整理和探索性数据分析等活动具有很大的价值。 Pandas的核心数据结构是Series和DataFrame。...在这篇文章中,我将介绍Pandas的所有重要功能,并清晰简洁地解释它们的用法。...df['column_name'] = df['column_name...
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 df[1,0]:不能直接用数字进行索引 1. 直接索引:先列后行 df['列名']['行名'] df['Q1'] #查看...
Name the row indexes of the DataFrame:import pandas as pddata = { "age": [50, 40, 30], "qualified": [True, False, False]}df = pd.DataFrame(data)newdf = df.set_axis(["John", "Peter", "Alex"]) print(newdf) Try it Yourself » Definition and UsageThe set_axis() method ...
Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.set_axis方法的使用。
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100 df['foo'] = df.Q1 + df.Q2# 新列为两列相加 df['foo'] = df['Q1'] + df['Q2']# 同上 # 把所有为数字的值加起来 ...