用法: Series.set_axis(labels, axis=0, inplace=False)将所需的索引分配给给定的轴。可以通过分配list-like 或索引来更改行标签的索引。参数: labels:list-like,索引 新索引的值。 axis:{0 或‘index’},默认 0 要更新的轴。值 0 标识行。 inplace:布尔值,默认为 False 是否
set_axis()方法允许您设置指定轴的索引。 使用axis='columns'参数设置列的标签。 语法 dataframe.set_axis(labels,axis,inplace) 参数 index,columns,axis,copy,inplace参数是关键字参数。 参数值描述 labels可选。 A list with the indexes axis0 1
你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.set_axis方法的使用。 Python pandas.DataFrame.set_axis函数方法的使用
Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.set_axis方法的使用。 原文地址:Python pandas.DataFrame.set_axis函数方法的使用
Pandas Series - set_axis() function: The set_axis() function is used to assign desired index to given axis.
df.set_axis(['i','ii'], axis='columns',inplace=True) 5、增加列 df['foo'] = 100# 增加一列foo,所有值都是100 df['foo'] = df.Q1 + df.Q2# 新列为两列相加 df['foo'] = df['Q1'] + df['Q2']# 同上 # 把所有为数字的值加起来 ...
dataframe.set_axis(labels, axis, inplace) ParametersThe index, columns, axis, copy, inplace parameters are keyword arguments.ParameterValueDescription labels Optional. A list with the indexes axis 01'index''columns' Optional, default 0. The axis to set the indexes on. inplace TrueFalse ...
设置下标索引,drop默认为False,不删除原来的索引 df.reset_index(drop=False) df.rename_axis(index="idx_name") df.rename_axis(columns="col_name") groupby后重置索引 df.groupby("type").sum().reset_index() set_axis对索引进行修改 df.set_axis(list('ABCDEFGabc'),axis=0) ——修改行索引 df....
# 可以用set_axis进行设置修改s.set_axis(['a', 'b', 'c'], axis=0)df.set_axis(['I', 'II'], axis='columns')df.set_axis(['i', 'ii'], axis='columns',inplace=True) 5、增加列 df['foo'] = 100 # 增加一列foo,所有值都是100df['foo'] ...
Pandas DataFrame - set_axis() function: The set_axis() function is used to assign desired index to given axis.