2.4 重置索引:df.index=values 使用赋值的方法。 【注:重置索引后,不会将原来的索引列作为新的一列保留。】 import pandas as pd #读取数据,同时,使用index_col选取第一列作为索引列。 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=3,index_col=0) df.index = range...
pivoted_df = melted_df.pivot_table(index=['Year', 'Quarter'], columns='Metric', values='Value', aggfunc='sum') 在这些函数中,index参数指定唯一标识符的列,columns参数指定度量值的列,values参数指定用于填充新表中的值的列,并且aggfunc参数可以指定计算聚合值的函数。最终生成的数据框将以唯一标识符为...
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...
df.index.name # 行索引名称 df.index.dtype # 索引数据类型 df.index.shape # 形状 df.index.size # 元素数量,行记录条数 # df.columns.size df.index.values # 索引的值,array 数组 # df.index.value_counts() # 去重统计 # df.index.values.tolist() # array 数组转换成列表list df.index.is_u...
df.index df.index.name# 行索引名称df.index.dtype# 索引数据类型df.index.shape# 形状df.index.size# 元素数量,行记录条数# df.columns.sizedf.index.values# 索引的值,array 数组# df.index.value_counts() # 去重统计# df.index.values.tolist() # array 数组转换成列表listdf.index.is_unique# 判...
1.1.2 使用set_index()方法创建多层索引 import pandas as pd# 创建一个普通的DataFramedata = {'Label1': ['A', 'A', 'B', 'B'],'Label2': [1, 2, 1, 2],'Values': [10, 20, 30, 40]}df = pd.DataFrame(data)# 使用set_index()方法将列转换为多层索引df.set_index(['Label1', ...
填充缺失值(method参数实现,ffill为向前填充,bfill为向后填充) DataFrame重新索引行 DataFrame重新索引列 reindex函数参数 更换索引 DataFrame中将列数据作为行索引(set_index) DataFrame中恢复默认的行索引(reset_index) DataFrame中排序改变行索引(sort_values) ...
df.set_index(“date”, inplace=True) 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 df.set_index(“date”, drop=False) 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_ind...
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 ...
Set values according to criteria To set multiple cell values matching some criteria, usedf.loc[<row-index>,] = "some-value": Example: You want to setlives_in_calitoTruein all rows whosestateis"CA": importpandasaspd# someone recorded wrong values in `lives_in_ca` columndf=pd.DataFrame...