DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数解释: keys:列标签(列索引) drop:默认为True,在values中删除被设置为索引的列 append:默认为False,保留原来的索引,追加索引 inplace:默认为False,就地修改DataFrame,不再创建新对象 verify_integrity:默认为false,检...
3. 设置某列为Index 要将某一列设置为索引,可以使用DataFrame的set_index()方法。该方法会返回一个新的DataFrame,其中选择的列将作为索引。 以下是设置名为“姓名”的列为索引的示例代码: df=df.set_index('姓名')print(df) 1. 2. 输出结果为: 年龄 成绩 姓名 张三18 80 李四19 85 王五20 90 赵六21 ...
importpandasaspd# 创建一个简单的DataFramedata={'A':[1,2,3,4],'B':[5,6,7,8]}df=pd.DataFrame(data)# 使用rename_axis()方法给索引和列命名df=df.rename_axis('Index',axis=0).rename_axis('Column',axis=1)print(df) Python Copy Output: 通过以上代码,我们可以看到DataFrame的索引和列已经被...
所以,我们先把渠道设置为索引,使用函数set_index() channel.set_index('渠道', inplace=True) channel_last_week.set_index('渠道', inplace=True) 注:在pandas中,一般set_xxx类型的函数都会有一个参数inplace,代表是在原对象上修改,还是返回一个新的对象。 这时候,我们的channel就变成了下面这样 image.png ...
Python 将DataFrame的某一列作为index df.set_index(["Column"], inplace=True)
为DataFrame创建行索引(index) DataFrame的默认index是从0开始,同时支持用户自己创建index df.set_index('column1', inplace=True) print(df) 为DataFrame添加列名 df.columns=['column1','column2','column3','column4'] 获取DataFrame的行索引 index=df.index ...
这里的index_val1、index_val2等是要设置值的索引值,column_name是要设置值的列名,new_value是要设置的新值。 下面是一个示例: 代码语言:python 代码运行次数:0 复制 importpandasaspd# 创建一个DataFrame对象data={'A':[1,2,3],'B':[4,5,6]}df=pd.DataFrame(data)# 设置索引...
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
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。 Pandas set_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