如果我们希望索引不跟着排序变动,同样需要在sort_values方法中设置一下参数ignore_index即可。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 >>> df0.sort_values("A") A B C team 3 0.039738 0.008414 0.226510 Y 1 0.342895 0.207917 0.995485 X 2 0.378
如果我们希望索引不跟着排序变动,同样需要在sort_values方法中设置一下参数ignore_index即可。 复制 >>>df0.sort_values("A")A B C team3 0.039738 0.008414 0.226510 Y1 0.342895 0.207917 0.995485 X2 0.378794 0.160913 0.971951 Y0 0.548012 0.288583 0.734276 X4 0.581093 0.750331 0.133022 Y>>>df0.sort_values...
如果我们希望索引不跟着排序变动,同样需要在`sort_values`方法中设置一下参数`ignore_index`即可。```python>>>df0.sort_values("A")ABCteam30.0397380.0084140.226510Y10.3428950.2079170.995485X20.3787940.1609130.971951Y00.5480120.2885830.734276X40.5810930.7503310.133022Y>>>df0.sort_values("A",ignore_index=True)ABC...
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=...
index) print('获取的索引对象值为:',df_Test.index.values) 输出为: time count a 2021-05-11 1 b 2021-05-12 2 c 2021-05-13 3 获取的索引对象为:Index(['a', 'b', 'c'], dtype='object') 获取的索引对象值为:['a' 'b' 'c'] 即使用df.index就能很容易的获取索引对象,通过values就能...
df.rename(index={'一':'one'}, columns={'col1':'new_col1'}) 4. 调用属性和方法 df.index,df.columns,df.values,df.shape,df.mean() 5. 索引对齐特性 这是Pandas中非常强大的特性,在对多个DataFrame 进行合并或者加减乘除操作时,行和列的索引都重叠的时候...
set_index("国家奥委会").head() 输出为: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 数据修改--修改行索引 将第(排名)一列设置为索引 df.set_index("排名").head() 输出为: 数据修改–修改索引名为 金牌排名: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # 数据修改--修改索引...
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...
df=df.set_index(['列名',drop=True])，drop=True则删除该列 三、重新设置连续的索引列：reset_index df=df.dropna().reset_index(drop=True)，drop=True则删除原索引，drop=False则将原索引恢复为常规列 3.9 数据排序 DataFrame.sort_values(by,axis=0,ascending=True,inplace=False,kind='quicksort',na...
df.set_index('姓名',drop=False) # 保留原列 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 ...