set_index方法可以将一个或多个列设置为DataFrame的索引,从而创建一个新的DataFrame。 下面是一个示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'], 'C': [10, 20, 30, 40, 50...
使用reset_index 可以将 index 中的两列转化为正常的列 s.reset_index() 可以使用 pivot_table 恢复成一开始的样子,将两列重新作为 index 展示出来 s.reset_index().pivot_table(index=['first','second'],values=0,aggfunc=lambdax:x) 0 同样可以使用最简单的方式进行更改 index 中的名称 s.index.names=...
是指通过根据数据帧中的两列值进行匹配,重新设置数据帧的索引。重新索引可以帮助我们更好地组织和处理数据,使得数据的访问和操作更加高效和方便。 在Python的数据分析库pandas中,可以使用`set...
可以通过 set_index() 方法将某一列数据设为索引。 例如下面的代码将 name 列设为索引: df = df.set_index('name') print(df) 输出结果为: age score name Alice 25 80 Bob 30 90 Charlie 35 85 David 40 75 现在,我们可以通过索引来访问和操作数据框中的数据。例如,要获取 Alice 的年龄和分数信息,...
然后我们使用dataframe的set_index方法来在行索引中加入两层新的索引。这里方法中的append参数为True,意味着我们并不抛弃原有的列索引。 部分结果 其实在变形的过程中最好一直在列索引中保持一层对于每行数据有唯一性的索引,这个唯一性列索引在这里就是我们的person_ID。之所以这么做,是因为pandas要求了每一行的索引...
df.set_index('姓名',append=True) # 保留原索引 1. 2. 三、常用的索引属性 以df.index为例,也适用于 df.columns, 因为两者都是 index 对象 df = pd.read_excel('C:/Users/asus/Desktop/index.xlsx') # 导入数据时,未指定索引 df.set_index('姓名',drop=False,inplace=True) # 保留原列,对原数...
使用set_index()将一列作为索引。import pandas as pd import numpy as np colnames = ['Name','...
# Define helper function def fill_missing(grp): res = grp.set_index('Year')\ .interpolate(method='linear',limit=5)\ .fillna(method='ffill')\ .fillna(method='bfill') del res['Country name'] return res # Group by country name and fill missing df = df.groupby(['Country name']).ap...
df.set_index()：设置姓名、性别两列为行索引：df.set_index(['姓名', '性别'], inplace=True) ...
set_index和reset_index rename_axis和rename 常用索引型函数 where函数 mask函数 query函数 重复元素处理 duplicated方法 drop_duplicates方法 抽样函数 参考内容 单级索引 loc方法、iloc方法、[]操作符 最常用的索引方法可能就是这三类,其中iloc表示位置索引,loc表示标签索引,[]也具有很大的便利性,各有特点。总结成一...