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]...
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...
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:...
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...
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',...
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.columns = pd.Index(list("abcd")) print(df) 1. 2. 3. 输出结果为: 常用的Index类型还有以下。 1. RangeIndex: 区间索引,用法与Python中的range函数类似,可以指定start、stop、step参数。示例代码如下: ...
pandas.DataFrame(data=None,index=None,columns=None,dtype=None,copy=False) 参数说明: data:DataFrame 的数据部分,可以是字典、二维数组、Series、DataFrame 或其他可转换为 DataFrame 的对象。如果不提供此参数,则创建一个空的 DataFrame。 index:DataFrame 的行索引,用于标识每行数据。可以是列表、数组、索引对象等...