设成一个新的索引，如下df.set_index([pd.Index([1,2,3,4]),'year'])现在 df 长这样month ...
使用set_index()将一列作为索引。import pandas as pd import numpy as np colnames = ['Name','...
有时,我们想把现有的数据框的某些列转化为 index,为之后的更多操作做准备。列转 index 实现方法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 AI代码解释 In[1]:importpandasaspd In[2]:df1=pd.DataFrame({'a':[1,3,5],'b':[9,4,12]})In[3]:df1Out[3]:a b0191342512In[4]:df1.set_index('a'...
#df.set_index('name') #设置索引 # df.set_index(['name','team']) #设置两层索引 #df.set_index([df.name.str[0],'name']) #将姓名的第一个字母和姓名设置为索引 #覆盖式设置索引 # df = df.set_index('name') #建立索引并覆盖df # df.set_index('name',inplace=Ture) #同上 #将一...
df.set_index(['new_index1', 'new_index2'], inplace=True) 这将把new_index1和new_index2作为新的索引。 通过以上步骤,我们成功使用列的拆分作为新索引来设置索引。 pandas的优势在于它提供了丰富的数据处理和分析功能,可以高效地处理大规模数据集。它支持各种数据格式的读取和写入,包括CSV、Excel、SQL数据...
set_axis rename 创建索引 快速回顾下Pandas创建索引的常见方法: pd.Index In [1]: import pandas as pd import numpy as np 1. 2. In [2]: # 指定类型和名称 s1 = pd.Index([1,2,3,4,5,6,7], dtype="int", name="Peter") s1
使用set_index()方法将DataFrame的某一列设置为索引。例如,如果要将名为"index_column"的列设置为索引,可以使用以下代码:df.set_index('index_column', inplace=True) 然后,使用索引值选择要添加值的特定行,并使用列名指定要添加值的列。例如,如果要将值添加到名为"new_column"的列中,可以使用以下代码:df.loc...
import pandas as pd # 创建一个DataFrame df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}) # 设置表头(列索引) df.columns = ['Header1', 'Header2', 'Header3'] # 设置某一列为行索引 df = df.set_index('Header1') 在这个例子中,我们首先创建了一...
使用set_index()将一列作为索引。 importpandas as pdimportnumpy as np colnames= ['Name','Time','Course'] df= pd.DataFrame([['Jay',10,'B.Tech'], ['Raj',12,'BBA'], ['Jack',11,'B.Sc']], columns =colnames) df.set_index('Name', inplace =True)print(df) ...
DataFrame'sset_indexfunction will create a new DataFrame using one or more of its columns as the index: "将 c, d 列作为index, 同时去掉c, d"frame2 = frame.set_index(['c','d']) frame2 '将 c, d 列作为index, 同时去掉c, d' ...