pandas中set_index方法是专门用来将某一列设置为index的方法。它具有简单,方便,快捷的特点。主要参数: keys:需要设置为index的列名 drop:True or False。在将原来的列设置为index,是否需要删除原来的列。默认为True,即删除(Delete columns to be used as the new index.) append:True or False。新的index设置...
df.columns.set_levels(['机械','电子'], level=1)# 修改列二级索引 04 按层级排序索引 sortlevel对索引的不同层级按升降序的方法排序,level指定层级,ascending指定是否升序。 df.index.sortlevel(level=0, ascending=False)# 对行一级索引倒序排序 df.index.sortlevel(level=1, ascending=False)# 对行二级...
方法/步骤 1 set_index可以指定数据中的某一列,将其作为该数据的新索引 2 现在将下图数据中Animal列作为新索引 3 语法:“data.set_index("Animal", inplace=True)”4 其中第一个参数是要作为索引的列名,可以设置多个(以列表形式)“data.set_index(["Animal", "Id"], inplace=True)”5 第二个参数...
df.columns.set_levels(['机械','电子'], level=1)# 修改列二级索引 04 按层级排序索引 sortlevel对索引的不同层级按升降序的方法排序,level指定层级,ascending指定是否升序。 df.index.sortlevel(level=0, ascending=False)# 对行一级索引倒序排序 df.index.sortlevel(level=1, ascending=False)# 对行二级...
>>> dff=pd.read_excel(r'D:/myExcel/1.xlsx') >>> dff id name score grade 0 a bog 45.0 A 1 c jiken 67.0 B 2 i bob 23.0 A 3 b jiken 34.0 B 4 g lucy NaN A 5 e tidy 75.0 B (1)设置id列为新的index >>> dff.set_index('id') ...
一、set_index( ) 1、函数体及主要参数解释: DataFrame.set_index(keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False) 参数解释: keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的列 drop:默认为True,删除用作新索引的列 append:是否将列附加到现有索引,默认为False。
pandas中set_index方法用于将某一列设置为index。主要参数包括:keys(设置为index的列名),drop(默认为True,表示删除该列),append(默认为True,表示删除原index),inplace(默认为False,表示不替换原DataFrame)。下面通过实例展示如何使用set_index方法:实例1:将id列为新的index 实例2:设置id列...
1、创建多层索引 可以使用pd.MultiIndex和set_index()创建多层索引。 1)set_index() 使用set_index()可以使用多个参数来实现不同的多层索引(层次化索引)操作。 参考说明: 使用示例: import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({
1、set_index() 作用:DataFrame可以通过set_index方法,将普通列设置为单索引/复合索引。 格式:DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数含义: keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的普通列 ...
1.set_index() 作用:DataFrame可以通过set_index方法,将普通列设置为单索引/复合索引 格式:DataFrame.set_index(key,drop=True,append=False,verify_intergrity=False) importpandasaspd df=pd.DataFrame({'A':['0','1','2','3'], 'B':['4','5','6','7'], ...