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
#将 name 列设置为行索引df = df.set_index("name")print(df)#输出:#age gender#name#Alice 25 F#Bob 30 M#Charlie 35 M#David 40 M#将 name 和 gender 列设置为多级行索引df = df.set_index(["name","gender"])print(df)#输出:#age#name gender#Alice F 25#Bob M 30#Charlie M 35#David ...
set_index(['name', 'team']) # 设置两层索引 df.set_index([df.name.str[0],'name']) # 将姓名的第一个字母和姓名设置为索引 df = df.set_index('name') # 建立索引并重写覆盖df df.set_index('name', inplace=True) # 同上,使索引生效 将一个Series指定为索引: s = pd.Series([i for...
df1 = df.set_index("name") df1 我们发现df1的索引已经变成了name字段的相关值。 下面是设置多层索引: # 设置两层索引 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...
...import numpy as np import pandas as pd 一、通过多级索引创建数据透视表 利用多级索引产生学生成绩表: r_index = pd.MultiIndex.from_product...set_index把行索引重新设置为3级,可见set_index与reset_index互为逆操作。...margins_name:如果 margins 为 True,则指定边际汇总列的名称,默认为 ‘All’。
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...
在pandas中,Series和DataFrame对象是介绍的最多的,Index对象作为其构成的一部分,相关的介绍内容却比较少。对于Index对象而言,有以下两大类别 Index MultiIndex 二者的区别就在于层级的多少,从字面含义也可以看出,MultiIndex指的是多层索引,Index是单层索引。
bios设置是电脑最基本的设置之一，它是计算机内主板上的一个ROM芯片上的程序，主要功能是为计算机提供最...
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 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 第二个参数是inplace，...