在Pandas dataframe中索引DateTime可以通过以下几种方式实现: 使用set_index()方法:可以将DataFrame中的某一列设置为索引列,其中该列的数据类型为DateTime。示例代码如下:df.set_index('DateTime', inplace=True)这样就可以通过DateTime来索引DataFrame了。
df2 = df.set_index(["sex","name"]) df2 reset_index 对索引的重置: 针对多层索引的重置: 多层索引直接原地修改: set_axis 将指定的数据分配给所需要的轴axis。其中axis=0代表行方向,axis=1代表列方向。 两种不同的写法: axis=0 等价于 axis="index" axis=1 等价于 axis="columns" 操作行索引 使用i...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'date': ['2022-01-01', '2022-01-02', '2022-01-03'], 'value': [10, 20, 30]} df = pd.DataFrame(data) # 将'date'列转换为日期时间类型 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) # 将'date'列设置为索引 df.set_index('...
方法1: .to_datetime 和 .set_index 首先,利用 pandas 的to_datetime方法,把 "date" 列的字符类型数据解析成 datetime 对象。 然后,把 "date" 列用作索引。 df['date'] = pd.to_datetime(df['date']) df.set_index("date", inplace=True) 结果: df.head(3) openclose high low volume code date...
简介:Pandas中的时间序列利器:set_index用法 本文将向大家介绍Pandas中的set_index方法,让你轻松驾驭时间序列数据。 一、简介 在Pandas中,set_index方法用于设置DataFrame的索引。索引可以是数值、字符串或datetime类型。对于时间序列数据,设置正确的索引至关重要,因为它直接影响到数据的对齐和计算。
Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype='int64', name='Peter') pd.RangeIndex 指定整数范围内的不可变索引 In [3]: s2 = pd.RangeIndex(0,20,2) s2 Out[3]: RangeIndex(start=0, stop=20, step=2) pd.Int64Index 64位整数型索引 ...
简单介绍一下标题上的几个函数,set_index()可以把用字符串、字符串列表或数组设置为dataframe的新索引,但必须与原dataframe的长度一致;reset_index()重置dataframe的索引,重置后的索引默认是整数索引;reindex()按照给定的新索引对行/列数据进行重新排列。
# 运行以下代码# transform Yr_Mo_Dy it to date type datetime64data["Yr_Mo_Dy"] = pd.to_datetime(data["Yr_Mo_Dy"])# set 'Yr_Mo_Dy' as the indexdata = data.set_index('Yr_Mo_Dy')data.head()# data.info()步骤6 对应每一个location，一共有多少数据值缺失在这一步，我们检查每个...
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
reset_index 与set_index相反 df = pd.DataFrame([('bird', 389.0), ('bird', 24.0), ('mammal', 80.5), ('mammal', np.nan)], index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'monkey'], columns=('class', 'max_speed')) df class max_speed ...