使用set_index()方法将DataFrame的某一列设置为索引。例如,如果要将名为"index_column"的列设置为索引,可以使用以下代码:df.set_index('index_column', inplace=True) 然后,使用索引值选择要添加值的特定行,并使用列名指定要添加值的列。例如,如果要将值添加到名为"new_column"的列中,可以使用以下
具体来说,我们可以在下面的代码中使用where()函数来选择列“score”,并将分数为“B”的学生分数重置为100: importnumpyasnp df['score']=np.where(df['grade']=='B',100,df['score'])print(df) Python Copy 运行上述代码,我们将获得和之前相同的输出: name score grade0John100B1Alice92A2Bob54...
'two', 'one', 'six'], ...: 'c': np.arange(7)}) ...: # This will show the SettingWithCopyWarning # but the frame values will be set In [383]: dfb['c'][dfb['a'].str.startswith('o')] = 42 然而,这
df.set_index('column_one') # 将某个字段设为索引,可接受列表参数,即设置多个索引 df.reset_index("col1") # 将索引设置为col1字段,并将索引新设置为0,1,2... df.rename(index=lambdax:x+1) # 批量重命名索引 6.数据分组、排序、透视 常用的数据分组的13个用法: df.sort_index().loc[:5] # ...
'many_to_one':要求右侧键唯一,左侧键可重复 不同场景的技术选择指南 预先验证键的质量: print(df['key_column'].nunique()) # 检测潜在的重复值 处理缺失值: df.fillna('N/A', inplace=True) # 防止因缺失值导致的合并不完整 优化内存使用:在处理...
(1)‘split’ : dict like {index -> [index], columns -> [columns], data -> [values]} split 将索引总结到索引,列名到列名,数据到数据。将三部分都分开了 (2)‘records’ : list like [{column -> value}, … , {column -> value}] records 以columns:values的形式输出 (3)‘index’ : dic...
DataFramedf.loc[row_indexer,column_indexer]标签索引数据选取 基于标签的索引切片会包含首尾的两个索引。
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({ 'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], 'B': ['one', 'one', 'two', 'two'], ...
# 运行以下代码# transform Yr_Mo_Dy it to date type datetime64data["Yr_Mo_Dy"] = pd.to_datetime(data["Yr_Mo_Dy"])# set 'Yr_Mo_Dy' as the indexdata = data.set_index('Yr_Mo_Dy')data.head()# data.info()步骤6 对应每一个location，一共有多少数据值缺失在这一步，我们检查每个...
s = pd.Series(data, index=index) 在这里,data可以是许多不同的东西: 一个Python 字典 一个ndarray 标量值(比如 5) 传递的索引是一个轴标签列表。因此,这根据data 是的情况分为几种情况: 来自ndarray 如果data是一个 ndarray,则索引必须与data的长度相同。如果没有传递索引,将创建一个具有值[0, ..., ...