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'...
还可以使用set_index()将现有的DataFrame列指定为索引。 22_Pandas.DataFrame,重置列的行名(set_index) 获取pandas.DataFrame的列 列名称:将单个列作为pandas.Series获得 如果仅在[]中指定列名(列标签),则将提取所选列并将其作为pandas.Series获取。 print(df['age']) print(type(df['age'])) # name # Al...
"女"]] df = pd.DataFrame(data, index=['A','B','C','D'] ,columns = ['姓名','性别...
>>> df.reset_index() AI代码助手复制代码 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: ...
python data = ['A', 'B', 'C', 'D']s1 = pd.Series(data)查看Series对象的索引。python s1.index 获取Series对象的值。python s1.values 创建一个DataFrame对象，这是pandas库中的二维表格数据结构。可以使用列表、嵌套列表或字典创建。使用列表创建DataFrame。python data = [['Alice', 25]...
Python 将DataFrame的某一列作为index df.set_index(["Column"], inplace=True)
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...
这篇文章将为大家详细讲解有关Python如何将DataFrame的某一列作为index,小编觉得挺实用的,因此分享给大家做个参考,希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。 下面代码实现了将df中的column列作为index df.set_index(["Column"], inplace=True) AI代码助手复制代码 ...
DataFrame访问 访问对象一列或多列 读取值 索引读取 对象.属性 访问对象一行或多行 loc(index) 切片 iloc() DataFrame访问 访问对象一列或多列 访问DataFrame中的列很方便,因为DataFrame提供了特殊属性columns,通过具体的列名称,我们就可以轻松获取一列或多列数据。 import numpy as np import pandas as pd data1...
实现“python dataframe选出指定index的行” 1. 整体流程概述 首先,我们需要创建一个Python DataFrame,然后通过指定的索引值来选取对应的行。整个流程可以分为以下几个步骤: 2. 详细步骤及代码实现 步骤1:创建DataFrame 首先,我们需要导入pandas库,然后创建一个DataFrame。