你需要确定新的索引值或索引序列。这些可以是任何唯一值,如整数、字符串等。 python new_index = ['A', 'B', 'C'] 使用.set_index()方法将新索引应用到DataFrame上: 使用.set_index()方法将新的索引应用到DataFrame上。这将创建一个新的DataFrame,其索引为指定的新索引。 python df_new_index = df....
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)。 1 >>> frame = DataFrame(np.arange(9).reshape((3,3)),index = ['a','b','c'],columns = ['Ohio','Texas',"Cali"]) 2 >>> frame2 = frame.reindex(['a','b','...
index = ((year_site == 2018) & (month_site == 2) & (day_site == 1)) Site_data= Site_SD[index] 如果想要index从0开始排列,则需要如下操作: index = ((year_site == 2018) & (month_site == 2) & (day_site == 1))Site_data= Site_SD[index].reset_index(drop=True)...
1),('y',2)],names=['first','second'])df=pd.DataFrame(data,index=index)# 创建DataFrame并设置双重索引print("原始DataFrame:")print(df)# 显示创建的DataFrame# 条件查找元素condition=df['A']>2# 设置条件,查找A列大于2的行
方法1:修改DataFrame的columns或index属性值 DataFrame属性链接:DataFrame。现在我们知道,对于每一个DataFrame都有index和columns两个属性,这两个属性给出了Dataframe的 math?formula=%5Ccolor%7Bred%7D%7B%E7%B4%A2%E5%BC%95%7D和 math?formula=%5Ccolor%7Bred%7D%7B%E5%88%97%7D的信息。所以我们可以对DataFrame...
DataFrame.set_index(keys,drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) AI代码助手复制代码 其中:keys是列标签或数组列表 drop:删除要用作新索引的列,布尔值默认为True append:boolean是否将列附加到现有索引默认为False,inplace修改DataFrame(不要创建新对象)默认为False ...
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
DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数: keys:列名或列名的列表。 drop:布尔值,如果为真,将删除用于索引的列。 append:如果为真,将该列添加到现有的索引列中。 inplace:在数据框架中进行更改,如果是真的。
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-...