设成一个新的索引，如下df.set_index([pd.Index([1,2,3,4]),'year'])现在 df 长这样month ...
set_index(['race','sex'], inplace = True) reset_index() 将使用set_index()打造的层次化逆向操作 既是取消层次化索引,将索引变回列,并补上最常规的数字索引 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df.reset_index() 数据选取 [] 只能对行进 行(row/index) 切片,前闭后开df[0:3]...
set_index : Set row labels. DataFrame.reset_index : Remove row labels or move them to new columns. DataFrame.reindex : Change to new indices or expand indices. set_index()方法的定义如下: def set_index( self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False ) keys:...
import seaborn as sns# 使用不同的样式设置sns.set_style("whitegrid")sns.set_style("darkgrid")sns.set_style("white")sns.set_style("dark")sns.set_style("ticks")图形主题（Themes）： 通过 sns.set_theme() 函数，你可以选择不同的图形主题，包括 "darkgrid"、"whitegrid"、"dark"、"white" 和...
索引的设置_`set_index` 索引的重置_`reset_index` 4. 索引的变形_reindex/reindex_like 四、索引运算 1. 集合的运算法则 2. 一般的索引运算 五、练习 Ex1:公司员工数据集 一、索引器 1.表的列索引 _DataFrame[列名组成的列表] df = pd.read_csv('../data/learn_pandas.csv', usecols = ['School',...
data.swaplevel('row1','row2')#将'row1'和'row2'互换,但不改变原始数据data## 输出结果 将最开始导入的电影数据处理为多层索引结构 将列变为索引用set_index df = df.set_index(['产地','年代'])#将产地作为外层索引,年代作为内层索引df## 输出结果 ...
row = df.index.get_loc(1102)# get_loc()返回索引值(所在的行号)df[row:row+1]# 多行操作df[3:5]# 切片# 单列索引df['School']# 多列索引df[['School','Math']]# 函数式索引df[lambdax:['Math','Physics']] 2. 布尔索引 2.1 布尔符号:'&', '|', '~',分别代表 和and,或or,非not ...
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.set_index(["colname1"]) 1. 重置index df.reset_index() 1. drop: 如果为False原来的 行 index 会变为 列 index, 如果为True: 原来的行 index 丢掉 groupby df.groupby() 1. by: 这些key 会变成 行 index filter 根据 行 或者 列 的名字 过滤 ...
Series s.loc[indexer] DataFrame df.loc[row_indexer,column_indexer] 基础知识 如在上一节介绍数据结构时提到的,使用[](即__getitem__,对于熟悉在 Python 中实现类行为的人)进行索引的主要功能是选择较低维度的切片。以下表格显示了使用[]索引pandas 对象时的返回类型值: 对象类型 选择 返回值类型 Series seri...