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。 创建基础数据 importnumpyasnp importpandasaspd # 创建一个时间...
在使用Python Pandas库中的datetime模块的set_index方法时,可能会遇到一些意外的结果。set_index方法用于将DataFrame中的一列或多列设置为索引。然而,当使用datetime类型的数据作为索引时,可能会出现一些问题。 首先,需要确保将datetime数据正确地转换为Pandas的datetime类型。可以使用to_datetime方法将数据转换为datet...
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。 二、用法详解 1. 基本用法 以下是一个简单示例,演示如何使用 set_index 方法设置 DataFrame 的索引: import pandas as pd# 创建一个简单的时间序列数据data = {'日期': ['2021-01-01', '...
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。 使用loc[]方法:可以通过指定DateTime的值来获取相应的行数据。
df.set_index('datetime', inplace=True) print(df) Output: datetime server_id cpu_utilization free_memory session_count 2019-03-06 00:00:00 100 0.40 0.54 52 2019-03-06 01:00:00 100 0.49 0.51 58 2019-03-06 02:00:00 100 0.49 0.54 53 ...
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 In [2]: # 指定类型和名称 s1 = pd.Index([1,2,3,4,5,6,7], dtype="int", name="Peter") s1 Out[2]:
DatetimeIndex Timestamp的索引 to_datetime,date_range,DatetimeIndex Period 时期数据 Period PeriodIndex Period period_range, PeriodIndex Pandas 中关于时间序列最常见的类型就是时间戳(Timestamp)了,创建时间戳的方法有很多种,我们分别来看一看。 1. 2.
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
df.set_index('name', inplace=True) # 设置name为索引df.index.names = ['s_name'] # 给索引起名df.sort_values(by=['s_name', 'team']) # 排序 4、按值大小排序nsmallest()和nlargest() s.nsmallest(3) # 最小的3个s.nlargest(3) # 最大的3个# 指...
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 ...