将DataFrame 的行索引命名为:import pandas as pd data = { "age": [50, 40, 30], "qualified": [True, False, False] } df = pd.DataFrame(data) newdf = df.set_axis(["John", "Peter", "Alex"]) print(newdf) 运行一下定义与用法 set_axis() 方法允许您设置指定轴的索引。使用...
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 或索引来更改列或行标签的索引。 参数: labels:list-like,索引 新索引的值。 axis:{0 或‘index’,1 或‘columns’},默认 0 要更新的轴。值 0 标识行,1 标识列。 inplace:布尔值,默认为 False 是否...
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
df.rename_axis("animal")# 默认是列索引 df.rename_axis("limbs",axis="columns")# 指定行索引 # 索引为多层索引时可以将type修改为class df.rename_axis(index={'type':'class'}) # 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='colu...
df.set_axis(list('ABCDEFGabc'),axis=columns) ——修改列索引 设置索引 df.set_index(keys,drop="True",inplace=True) keys:列索引名或者列所以名称的列表 drop:默认为True。当作新的索引,删除原来的列 inplace:可选参数。inplace=True会将指定好索引的数据再赋值给df使索引生效,否则索引不会生效。
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
Python pandas.DataFrame.set_axis函数方法的使用,Pandas是基于NumPy的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所需的工具。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
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 ...
axis=1,列变换 #有时候inplace=True的时候遇到了问题,这里inplace= False保留了第0行,然后drop掉第0行,比较安全。 pd1=pd.set_axis(pd.iloc[0],axis=1,inplace=False) pd1=pd1.drop(index=0) #set “names列作为index名。这里直接drop了第0行,目前没有遇到过问题。
.set_axis()和df.columns要求我们传递所有列名 换句话说,使用: .rename()当只需要更改几列时。例如,你的表可能有100列,而只更改其中的3列。唯一的缺点是,在名称更改之前,必须知道原始列名。 .set_axis()或df.columns,当你的表没有太多列时,因为必须为每一列指定一个新名称!但好处是,不需要事先知道原始列...