这将把column_name列按照下划线分隔成两列new_index1和new_index2,并将其添加到DataFrame中。 设置新的索引,可以使用set_index()函数: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制Cloud Studio 代码运行 df.set_index(['new_index1', 'new_index2'], inplace=True) 这将把new_index1和new_index2作为新的索引。
21, 62], ['Scot', 25, 68]], index=[0, 1, 2], columns=['Name', 'Ag...
In [21]: sa.a = 5 In [22]: sa Out[22]: a 5 b 2 c 3 dtype: int64 In [23]: dfa.A = list(range(len(dfa.index))) # ok if A already exists In [24]: dfa Out[24]: A B C D 2000-01-01 0 0.469112 -1.509059 -1.135632 2000-01-02 1 1.212112 0.119209 -1.044236 2000-01...
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...
import pandas as pd # 创建一个 DataFrame data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('output.csv', index=False) # 不保存索引 df.to_csv('output1.csv', index=True) # 保存索引 2)将DataFrame的数据写入Excel。 [root...
data.iloc[:,-1] # last column of data frame (id) 数据帧的最后一列(id) 可以使用.iloc索引器一起选择多个列和行。 1 2 3 4 5 # Multiple row and column selections using iloc and DataFrame 使用iloc和DataFrame选择多个行和列 data.iloc[0:5] # first five rows of dataframe 数据帧的前五行 ...
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,...
s = pd.Series(data, index=index) 在这里,data可以是许多不同的东西: 一个Python 字典 一个ndarray 标量值(比如 5) 传递的索引是一个轴标签列表。因此,这根据data 是的情况分为几种情况: 来自ndarray 如果data是一个 ndarray,则索引必须与data的长度相同。如果没有传递索引,将创建一个具有值[0, ..., ...
5.1 set_index/reset_index # 将某列设置为索引df_city=df.set_index('City')print(df_city)""" Name Age City New York Alice 25 Paris Bob 30 London Charlie 35 """# 重置索引print(df_city.reset_index())""" City Name Age 0 New York Alice 25 ...
df_copy[column_to_clean]=(df_copy[column_to_clean].str.lower()# 转小写.str.replace(remove_chars_pattern,'',regex=True)# 移除特定字符.str.strip()# 去除首尾空格)returndf_copy # 使用pipe()调用自定义函数 cleaned_df=(df_text.pipe(clean_text_column,column_to_clean='Description')# 将 df...