DataFrame的重新索引 只传入一个序列的时候,默认是重新索引“行”,可以用关键字参数来定义行索引(index)和列索引(columns)。 代码解读 1 >>> frame = DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','b','c'],columns = ['Ohio','Texas',"Cali"]) 2 >>> frame2 = frame.reindex(['a'...
在Python中,使用Pandas库可以很方便地设置DataFrame的索引。以下是如何设置DataFrame索引的详细步骤,包括导入pandas库、创建一个DataFrame、使用.set_index()方法设置索引,以及验证新索引是否设置成功。 1. 导入pandas库并创建一个DataFrame 首先,需要导入pandas库,并创建一个DataFrame作为示例数据。 python import pandas as...
Python pandas.DataFrame调整列顺序及修改index名 1. 从字典创建DataFrame >>>importpandas>>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']}>>>...
如果使用reset_index()方法,则可以将pandas.DataFrame,pandas.Series的索引索引(行名称,行标签)重新分配为从0开始的序列号(行号)。 如果将行号用作索引,则通过排序更改行的顺序或删除行并得到缺少的号码时,重新索引会更容易。 当行名(行标签)用作索引时,它也可用于删除当前索引或恢复数据列。您可以使用set_index(...
index=['a','b']#行号columns=['c','d','e']#列号df=pd.DataFrame(data,index=index,columns=columns)#生成一个数据框printdf.ix[0]''' c 1 d 2 e 3 '''printdf.ix['a']''' c 1 d 2 e 3 ''' 1 2 3 4 5 6 7 8
重命名dataframe的index 方法1:直接赋值法 因为dataframe的index也是series格式的数据,所以直接指定index为一个新的series即可修改dataframe的index: 方法2:map 方法3:rename 通过rename传入一个函数可以批量替换index或rename: 也可以通过传入一个字典,指定修改index或column: ...
Pythonpandas.DataFrame调整列顺序及修改index名的⽅法1. 从字典创建DataFrame >>> import pandas >>> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-...
原理是:DataFrame的index是一个Series,直接更改Series就可以了。优缺点:按照index的顺序进行重命名,只适用于index比较少的情况,不适合批量重命名的情况 第二种方法
Series转DataFrame并将index设为新的一列 实现代码 import pandas as pd # 创创建series series= pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个DataFrame对象 data = {'column_name': series} df = pd.DataFrame(data) # 重新设置索引,将原有的索引作为新的一列 df.reset_index(inplace=True) # 重命名...
df.set_index('Name',inplace=True)# 将 'Name' 列设置为新的行索引print("更新后的 DataFrame:")print(df)# 打印更新后的 DataFrame 1. 2. 3. 在这里,inplace=True表示我们希望直接修改原始 DataFrame,而不是返回一个新的 DataFrame。 步骤4:打印结果以确认更改 ...