用法: Index.set_names(names, level=None, inplace=False)设置索引或多索引名称。能够部分和按级别设置新名称。参数: names:标签或标签列表或 MultiIndex 的 dict-like 要设置的名称。 level:int,标签或 int 或标签列表,可选 如果索引是 MultiIndex 并且名称不是dict-like,则要设置的级别(所有级别都没有)。
names=['first','second']) 查看s s firstsecondbarone-0.073094two-0.449141bazone0.109093two-0.033135fooone1.315809two-0.887890quxone2.255328two-0.778246dtype: float64 使用set_names可以将 index 中的名称进行更改 s.index.set_names(['L1','L2'], inplace=True) s L1 L2 barone0.037524two-0.178425bazon...
AI Python | Pandas index . set _ name() Python | Pandas index . set _ name()原文:https://www . geesforgeks . org/python-pandas-index-set _ names/ Python 是进行数据分析的优秀语言,主要是因为以数据为中心的 python 包的奇妙生态系统。 【熊猫】 就是其中一个包,让导入和分析数据变得容易多...
DT <- fread('BostonHousing.csv') # setnames 方法重命名数据列 setnames(DT, old = "medv", new = "价格") head(DT) 1.缺失值处理 10.如何判断 data.table 有缺失值 DT <- fread('BostonHousing.csv') #用 anyNA 判断 anyNA(DT) 11.如何查看哪些数据是缺失的 # Cars93 数据集中第16行数据...
names:生成的分层索引中级别的名称。 concat()默认会对行方向进行拼接操作,连接方式outer。 pd.concat([d1, d2]) 清除现有索引并重置索引。 pd.concat( [d1, d2], ignore_index=True) 通过keys参数在数据的最外层添加分层索引。 pd.concat( [d1, d2], ...
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 以下方法也可以实现上述需求,不过要注意顺序: df = pd.read_excel('team.xlsx') # 设置索引,按team排序,再按索引排序 ...
In [428]: df.index = df.index.set_names(["lvl1", "lvl2"])In [429]: df.to_excel("path_to_file.xlsx")In [430]: df = pd.read_excel("path_to_file.xlsx", index_col=[0, 1])In [431]: dfOut[431]:a blvl1 lvl2a c 1 5d 2 6b c 3 7d 4 8 ...
pd=pd.set_index('names',drop=True) #小结:set_index 行名 set_axis 列名和行名 *# 这里set_index的参数可以用’names’,相对更简单。set_axis 对参数的要求稍微繁琐一些。 参考文章: https://www.delftstack.com/zh/howto/python-pandas/set-column-as-index-pandas/#%25E4%25BD%25BF%25E7%2594%25...
Index.set_names(names[, level, inplace]) 在索引上设置新名称。 Index.unique([level]) 返回索引中的唯一值。 Index.nunique([dropna]) 返回对象中唯一元素的数目。 Index.value_counts([normalize, sort, …]) 返回包含唯一值计数的对象。 缺失值 Index.fillna([value, downcast]) 用指定值填充NA / NaN...
df1.set_index(['城市','大学','专业','年份']).unstack().unstack() 以上两种方式结果相同,均可从原数据中抽取列维度数据并设置为行列的多级索引。 2、多层级索引筛选 通过MultiIndex访问dataFrame的好处是,可以很容易地一次引用所有层次(可能会省略内部层次),语法简单方便。