操作完成后,想再还原,即 index 转化为列,操作如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 In[9]:df2.reset_index('a',drop=True)Out[9]:b0914212In[10]:df2.reset_index('a',drop=False)Out[10]:a b0191342512 4 index, 随心所欲 如果想按照某种规则,重新排序行数据或列数据,靠一...
索引(index)是 Pandas 的重要工具,通过索引可以从 DataFame 中选择特定的行数和列数,这种选择数据的方式称为“子集选择”。 在Pandas 中,索引值也被称为标签(label),它在 Jupyter 笔记本中以粗体字进行显示。索引可以加快数据访问的速度,它就好比数据的书签,通过它可以实现数据的快速查找。 创建索引 通过示例对 i...
在这种特殊情况下,您需要pre-filterdf,然后使用.index.tolist()以列表的形式获取索引值。 output = df_1[df_1['Word'].isin(df_2['Word'].values)].index.tolist() 代码的第一部分只保留两个数据帧中都存在Word值的行,然后,我们选择前面提到的索引。
wefindthedtypethatbestfitsthedata.Ifanactualdtypeisprovided,wecoercetothatdtypeifit's safe.Otherwise,anerrorwillberaised.copy:boolMakeacopyofinputndarray.name:objectNametobestoredintheindex.tupleize
如果不给序列一个指定的索引值,则序列自动生成一个从0开始的自增索引,可以通过index查看。 s1 = pd.Series(np.array([1,1,2,3,5,8])) s1 0 1 1 1 2 2 3 3 4 5 5 8 dtype: int32 s1.index RangeIndex(start=0, stop=6, step=1) ...
下面用一张表来表示DF中的index和选择: 操作 语法 返回结果 选择列 df[col] Series 通过label选择行 df.loc[label] Series 通过数组选择行 df.iloc[loc] Series 行的切片 df[5:10] DataFrame 使用boolean向量选择行 df[bool_vec] DataFrame 本文已收录于 http://www.flydean.com/03-python-pandas-data-str...
Index对象不需要是唯一的;你可以有重复的行或列标签。这一点可能一开始会有点困惑。如果你熟悉 SQL,你会知道行标签类似于表上的主键,你绝不希望在 SQL 表中有重复项。但 pandas 的一个作用是在数据传输到某个下游系统之前清理混乱的真实世界数据。而真实世界的数据中有重复项,即使在应该是唯一的字段中也是如此...
# 运行以下代码# transform Yr_Mo_Dy it to date type datetime64data["Yr_Mo_Dy"] = pd.to_datetime(data["Yr_Mo_Dy"])# set 'Yr_Mo_Dy' as the indexdata = data.set_index('Yr_Mo_Dy')data.head()# data.info()步骤6 对应每一个location，一共有多少数据值缺失在这一步，我们检查每个...
index= pd.Index([ 1, 2, 3, 4, 5], name='test')#创建一个将值转换为指定dtypes的索引print(index.astype(float))#Index([1.0, 2.0, 3.0, 4.0, 5.0], dtype='float64', name='test')#将基础数据的第一个元素作为Python标量返回。 必须length为1print(pd.Index(['a']).item(), pd.Index([...
Int16Dtype Int32Dtype Int64Dtype ArrowDtype In [41]: s_int = pd.Series([1, 2, 3, 4, 5], index=list("abcde"), dtype=pd.Int64Dtype()) In [42]: s_int Out[42]: a 1 b 2 c 3 d 4 e 5 dtype: Int64 In [43]: s_int.dtype Out[43]: Int64Dtype() In [44]: s2_int ...