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ix[index]:就是行索引,DataFrame的普通下标是列索引。 take(index):作用和ix差不多,都是查询行,但是ix传入行号,take传入行索引。 unstack():将行信息变成列信息。 apply(func,axis=0)和applymap(func):apply用在DataFrame会默认将func用在每个列上,如果axis=1表示将func用在行上。applymap表示func用在每个元素...
arange(1001, 1006) semisters = ['期中', '期末'] index = pd.MultiIndex.from_product((stu_ids, semisters), names=['学号', '学期']) courses = ['语文', '数学', '英语'] scores = np.random.randint(60, 101, (10, 3)) df = pd.DataFrame(data=scores, columns=courses, index=...
在Python 中,DataFrame是 pandas 库中的核心数据结构之一,它是一种二维的表格型数据结构,类似于电子表格或 SQL 表。DataFrame 由行索引(index)和列索引(columns)组成,可以方便地进行数据的选择、过滤、排序、聚合等操作。 df= DataFrame() #创建DataFrame对象 df.info()#查看基本信息 df.head() #查看前几行的数...
你可以通过行索引来访问DataFrame中的特定行。 print(df.loc['A']) 修改行索引 如果你需要修改行索引,可以使用reset_index方法。 df = df.reset_index(drop=True) print(df) 注意,drop=True表示在重置索引时放弃原来的索引,而不是将其添加为新的列。 实际应用与实践经验 选择性地使用索引:在处理大型数据集时...
#一、DataFrame Index概述 在Python的pandas库中,DataFrame是一种二维表格数据结构。它由行和列组成,每行代表数据集中的一个样本,每列代表一个特征。Index就是用来标识每行或每列的标签。 Index的特点如下: 1. Index是不可变的,一旦创建,就不能进行修改。 2. Index是有序的,可以按照特定的顺序进行排序。 3. ...
1.使用index属性: 你可以通过DataFrame的index属性获取索引,然后使用循环遍历它。以下是一个简单的例子: importas #创建一个示例DataFrame 'Name''Alice''Bob''Charlie' 'Age'253035 #遍历索引 forin printf"Index:{}, Name:{'Name'}, Age:{'Age'}" 这将输出: Index: 0, Name: Alice, Age: 25 Index:...
Pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy ) 1、通过传入列表创建: data=[['zhangsan',88,'M'],['lisi',99,'F'],['wangwu',78,'M']] columns=['name','age','gender'] index=['a','b','c'] df=pd.DataFrame(data=data,index=index,columns=columns) ...