Drop参数用于删除列,而append参数用于将传递的列追加到已经存在的索引列。 # importing pandas packageimportpandasaspd# making data frame from csv filedata = pd.read_csv("employees.csv")# setting first name as index columndata.set_index(["First Name","Gender"], inplace =True, append =True, dr...
DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性shape,index,columns,values,dtypes,describe(),head(),tail() 统计属性Series: count(),value_counts(),前者是统计总数,后者统计各自value的总数 df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为True 修改列名 代码语言:javascript 复制 df.rename(columns={...
read_csv("employees.csv") # setting first name as index column data.set_index("First Name", inplace = True) # display data.head() 输出: 如输出图像所示,早先索引列是一系列数字,但后来它被替换为名字。 运行前–运行后–代码#2: 多索引列在本例中,将两列作为索引列。Drop 参数用于删除列,...
# 选择单列column=df_custom_index['A']# 选择多列columns=df_custom_index[['A','B']] 索引切片 Pandas 允许你对索引进行切片,选择数据的子集。 # 使用 loc 进行标签切片df_slice=df_custom_index.loc['a':'b']# 使用 iloc 进行位置切片df_slice=df_custom_index.iloc[0:2] 索引的布尔选择 可以...
例如：{"old_column_name" : "new_column_name" }。可以看到，已经成功地用ID替换了id。student_df...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...
import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=4) # print(df) #将制造商设置为索引 df = df.set_index(keys=['制造商'],drop=False,append=True) #根据制造商索引排序,逆序。 print(df.sort_index(axis=0,ascending=False,level=...
如果设置为 False，则会返回一个新的 DataFrame，原 DataFrame 不会改变。 """ df.set_index('col1...
索引的设置_`set_index` 索引的重置_`reset_index` 4. 索引的变形_reindex/reindex_like 四、索引运算 1. 集合的运算法则 2. 一般的索引运算 五、练习 Ex1:公司员工数据集 一、索引器 1.表的列索引 _DataFrame[列名组成的列表] df = pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv', usecols = ['School',...
To set an existing column as index, useset_index(, verify_integrity=True): importpandasaspddf=pd.DataFrame({'name':['john','mary','peter','nancy','gary'],'age':[22,33,27,22,31],'state':['AK','DC','CA','CA','NY']})df.set_index('name',verify_integrity=True) BEFORE: u...