我们在创建Series或DataFrame时,可以通过给index(columns)参数传递多维数组,进而构建多维索引。【数组中每个维度对应位置的元素,组成每个索引值】 多维索引的也可以设置名称(names属性),属性的值为一维数组,元素的个数需要与索引的层数相同(每层索引都需要具有一个名称)。 # 第一种 # 在创建Series或DataFrame对象时,通...
single_index_df = df.set_index('A') # 设置多列为多层索引 multi_index_df = df.set_index(['A', 'B']) # 设置索引并保留原始列 index_with_original_df = df.set_index('A', drop=False) # 添加到现有索引 append_index_df = df.set_index('C', append=True) # 打印创建的 DataFrame ...
single_index_df = df.set_index('A') # 设置多列为多层索引 multi_index_df = df.set_index(['A', 'B']) # 设置索引并保留原始列 index_with_original_df = df.set_index('A', drop=False) # 添加到现有索引 append_index_df = df.set_index('C', append=True) # 打印创建的 DataFrame ...
df2 = pd.DataFrame(a, index=[‘row0’, ‘row1’, ‘row2’], columns=list(‘ABC’)) print(df2) #选取某行含有特定数值的列 cols=[x for i,x in enumerate(df2.columns) if df2.iat[0,i]==3] #利用enumerate对row0进行遍历,将含有数字3的列放入cols中 print(cols)#df2=df2[cols] 选取...
Python Pandas DataFrame.set_index() Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python软件包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据更加容易。 Pandasset_index()是一种设置列表、系列或数据框架作为数据框架索引的方法。索引列也可以在制作一个数据框架时设置。但有时一个...
其实,需要做的就是添加行名和列名,下面开始操作下。 # a是DataFrame格式的数据集a.index.name='date'a.columns.name='code' AI代码助手复制代码 这样就可以修改过来。 以上这篇python 给DataFrame增加index行名和columns列名的实现方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持亿速...
08,DataFrame创建 DataFrame是一个【表格型】的数据结构,可以看做是【由Series组成的字典】(共用同一个索引)。DataFrame由按一定顺序排列的多列数据组成。设计初衷是将Series的使用场景从一维拓展到多维。DataFrame既有行索引,也有列索引。 行索引:index
我有这个 Dataframe: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'Hugo' : {'age' : 21, 'weight' : 75}, 'Bertram': {'age' : 45, 'weight' : 65}, 'Donald' : {'age' : 75, 'weight' : 85}}).T df.index.names = ['name'] age weight name Bertram 45 65 Donald 75 85 Hugo 21...
需要做的就是添加⾏名和列名，下⾯开始操作下。# a是DataFrame格式的数据集 a.index.name = 'date'a.columns.name = 'code'这样就可以修改过来。以上这篇python 给DataFrame增加index⾏名和columns列名的实现⽅法就是⼩编分享给⼤家的全部内容了，希望能给⼤家⼀个参考，也希望⼤家多多⽀持。
Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。你很快就会发现,它是使Python成为强大而高效的数据分析环境的重要因素之一。本文主要介绍一下Pandas中pandas.DataFrame.set_index方法的使用。 原文地址:Python pandas.DataFrame.set_index函数方法的使用...