append_index_df = df.set_index('C', append=True) # 打印创建的 DataFrame 示例 print(single_index_df, multi_index_df, index_with_original_df, append_index_df) 2)pd.MultiIndex pd.MultiIndex用于创建多层(层次化)索引,它提供了几个参数来定制索引。使用pd.MultiIndex可以创建强大的多层索引结构,这在...
append_index_df = df.set_index('C', append=True) # 打印创建的 DataFrame 示例 print(single_index_df, multi_index_df, index_with_original_df, append_index_df) 2)pd.MultiIndex pd.MultiIndex用于创建多层(层次化)索引,它提供了几个参数来定制索引。使用pd.MultiIndex可以创建强大的多层索引结构,这在...
重置索引也可以用于删除原始索引,如果数据集存在多级索引(MultiIndex),那么reset_index 可以用于移除多级索引的一个级别(level)或多个级别。 DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill='') drop 参数表示是否删除原始索引,如果设置为False,那么索引转换为列;如果设置为...
df.set_index('姓名',append=True) # 保留原索引 1. 2. 三、常用的索引属性 以df.index为例,也适用于 df.columns, 因为两者都是 index 对象 df = pd.read_excel('C:/Users/asus/Desktop/index.xlsx') # 导入数据时,未指定索引 df.set_index('姓名',drop=False,inplace=True) # 保留原列,对原数...
MultiIndex是pandas中的一个数据结构,它允许我们在DataFrame或Series中使用多个级别的索引。 要在pandas中设置多列索引,可以使用set_index()方法。该方法接受一个或多个列名作为参数,并将这些列设置为索引。如果要设置多个列作为索引,可以将列名作为列表传递给set_index()方法。
MultiIndex是pandas库中的一个数据结构,它允许在DataFrame中使用多个层次的行或列索引。通过使用MultiIndex,可以更灵活地对数据进行分组、筛选和聚合操作。 要向MultiIndex pandas df添加上层索引,可以使用set_index()方法。set_index()方法可以接受一个或多个列名作为参数,将这些列作为索引添加到DataFrame中。如果DataFrame...
pd.Index In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: # 指定类型和名称 s1 = pd.Index([1,2,3,4,5,6,7], dtype="int", name="Peter") s1 Out[2]: Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype='int64', name='Peter') ...
在multiIndex中选定指定索引的行 我们在用pandas类似groupby来使用多重index时,有时想要对多个level中的某个index对应的行进行操作,就需要在dataframe中找到该index对应的行,在单层index中我们可以方便的使用df.loc[index]来选择,在多重Index中我们可以利用的类似的思路,然而其中也有一些小坑,记录如下。
一、索引(index) pandas的索引对象负责管理轴标签和其他元数据(比如轴名称等)。构建Series或DataFrame时,被作为索引的数组会被转换成一个Index: importnumpyasnp importpandasaspd df=pd.DataFrame(np.arange(12).reshape((3,4)),index=(list("abc")),columns=(list("ABCD"))) ...
pd.RangeIndex 指定整数范围内的不可变索引 In [3]: s2 = pd.RangeIndex(0,20,2) s2 Out[3]: RangeIndex(start=0, stop=20, step=2) pd.Int64Index 64位整数型索引 In [4]: s3 = pd.Int64Index([1,2,3,4,5,6,7,8],name="Peter") ...