上次发了一个关于pandas多层级索引的随笔,之后就没接着往下更是到年底了有点忙之后也有点懒惰了索性就把随笔先放着。 简单介绍一下标题上的几个函数,set_index()可以把用字符串、字符串列表或数组设置为dataframe的新索引,但必须与原dataframe的长度一致;reset_index()重置dataframe的索引,重置后的索引默认是整数索...
二,设置索引(set_index) 把现有的列设置为行索引,使用set_index()函数把已有的列转换为行索引,也可以使用set_axis()函数替换掉已有的轴索引。使用现有的列作为DataFrame的索引: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数注释: keys:列标签,或列标签的列...
import pandas as pd# 创建一个简单的时间序列数据data = {'日期': ['2021-01-01', '2021-01-02', '2021-01-03'], '数值': [10, 20, 30]}# 创建 DataFramedf = pd.DataFrame(data)# 设置索引为日期df = df.set_index('日期')# 显示设置索引后的 DataFrameprint(df) 输出: 2. 重置索引 如...
Python Pandas DataFrame.set_index() Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据更加容易。 Pandas set_index()是一种设置列表、系列或数据框架作为数据框架索引的方法。索
set_index('ID') 表中的值数据来自于df_temp, 而行索引和列索引则来自于传入的 df[0:5][['Weight','Height']]。由于df_temp中没有1105这个行索引,因此会引入缺失值。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 df_temp.reindex_like(df[0:5][['Weight','Height']]) 使用reindex方法实现...
1 set_index可以指定数据中的某一列，将其作为该数据的新索引 2 现在将下图数据中Animal列作为新索引 3 语法：“data.set_index("Animal", inplace=True)”4 其中第一个参数是要作为索引的列名，可以设置多个（以列表形式）“data.set_index(["Animal", "Id"], inplace=True)”5 第二个参数是inplace，...
接下来,我们将通过一些代码示例和测试数据集来演示set_index()方法的使用。测试数据集: import pandas as pd data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]} df = pd.DataFrame(data) print(df) 输出: css `A B C 0 1 4 7 1 2 5 8 2 3 6 9`代码示例1:将列...
有时,我们想把现有的数据框的某些列转化为 index,为之后的更多操作做准备。列转 index 实现方法如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[1]:importpandasaspd In[2]:df1=pd.DataFrame({'a':[1,3,5],'b':[9,4,12]})In[3]:df1Out[3]:a b0191342512In[4]:df1.set_index(...
set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数说明 keys:用于设置索引的列名(或列名列表),可以是字符串或字符串的列表。 drop:布尔值,默认值为 True。如果为 True,则在设置索引后丢弃指定的列。如果为 False,则保留这些列。 append:布尔值,默认值为 False。如果为 ...
一、set_index( ) 1、函数体及主要参数解释: DataFrame.set_index(keys,drop=True,append=False,inplace=False,verify_integrity=False) 参数解释: keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的列 drop:默认为True,删除用作新索引的列 append:是否将列附加到现有索引,默认为False。