如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 df.set_index(“date”, drop=False) 1. 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_index方法。 >>> df0 = pd.DataFrame(...
1、使用 set_index() 在 Pandas DataFrame 中指定列作为索引 2、使用 read_excel 或 read_csv 中的 index_col 参数在 Pandas DataFrame 中将列作为索引 通常,在 Pandas Dataframe 中,我们默认以 0 到对象长度的序列号作为索引。我们也可以将 DataFrame 中的某一列作为其索引。为此,我们可以使用 pandas 中提供的...
默认情况下,pandas将会创建一个从0开始的索引行,如下: >>>pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["date"])datetemperaturehumidity02021-07-01955012021-07-02945522021-07-039456 但是,我们可以在导入过程中通过将index_col参数设置为某一列可以直接指定索引列。 >>>pd.read_csv("data.csv",parse_dates=["da...
我们发现df1的索引已经变成了name字段的相关值。 下面是设置多层索引: # 设置两层索引 df2 = df.set_index(["sex","name"]) df2 1. 2. 3. 4. reset_index 对索引的重置: 针对多层索引的重置: 多层索引直接原地修改: set_axis 将指定的数据分配给所需要的轴axis。其中axis=0代表行方向,axis=1代表列方...
pandas主要的两个数据结构是:series(相当于一行或一列数据机构)和DataFrame(相当于多行多列的一个表格数据机构)。 本文为了方便理解会与excel或者sql操作行或列来进行联想类比 1.重新索引:reindex和ix 上一篇中介绍过数据读取后默认的行索引是0,1,2,3...这样的顺序号。列索引相当于字段名(即第一行数据),这里...
一、使用 set_index() 在 Pandas DataFrame 中指定列作为索引 set_index()可以应用于列表、序列或 ...
1.读取时指定索引列 很多情况下,我们的数据源是 CSV 文件。假设有一个名为的文件data.csv,包含以下数据。 date,temperature,humidity 07/01/21,95,50 07/02/21,94,55 07/03/21,94,56 默认情况下,pandas将会创建一个从0开始的索引行,如下:
1、指定索引列读取 这种读取方式，适合Excel里的数据，本身有一列表示序号的情况。pd.read_excel('fake2excel.xlsx', index_col=)# 使用index_col=0，指定第1列作为索引列。结果如下图所示：列名没有对齐，不是代码运行有问题，是因为那么列被当作了索引列。这种方式不符合我们这个文件的要求，所以我们可以进行...
1、指定索引列读取 这种读取方式,适合Excel里的数据,本身有一列表示序号的情况。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 pd.read_excel('fake2excel.xlsx',index_col=0)# 使用index_col=0,指定第1列作为索引列。 结果如下图所示: ...