pandas.DataFrame.set_axis 是一个用于设置 DataFrame 行索引或列名的方法。它可以指定新的标签,并可以选择是否就地修改原对象。语法DataFrame 和 Series 都支持此方法。语法如下:set_axis(labels, *, axis=0, copy=None)为给定轴分配所需的索引,可以通过分配类似列表或 Index 来更改列或行标签的索引。参数:...
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...
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...
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.set_axis(list('ABCDEFGabc'),axis=columns) —...
用法: Series.set_axis(labels, axis=0, inplace=False)將所需的索引分配給給定的軸。可以通過分配list-like 或索引來更改行標簽的索引。參數: labels:list-like,索引 新索引的值。 axis:{0 或‘index’},默認 0 要更新的軸。值 0 標識行。 inplace:布爾值,默認為 False 是否返回一個新的 Series 實例...
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 ...
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='columns') ...
# 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 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