set_index函数是pandas库中的一个非常有用的函数,它用于将DataFrame中的一列或多列设置为索引。inplace参数可以控制是否原地修改DataFrame,即是否覆盖原始的DataFrame对象。 2. set_index函数的概述 set_index函数是pandas库中DataFrame对象的一个方法,用于将一列或多列设置为索引。它的基本语法如下: DataFrame.set_index...
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。 verify_integrity:检查新的索引列是否重复,...
df = pd.DataFrame({'a':range(7),'b':range(7,0,-1),'c':['one','one','one','two','two','two','two'],'d':[0,1,2,0,1,2,3]})# 1.保留索引值df.set_index(['c','d'], drop=False)# 2.添加到原有索引df.set_index('c', append=True)# 3.多重索引df.set_index([...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]} df = pd.DataFrame(data) # 设置自定义索引 df.set_index('A', inplace=True) # 使用reset_index()重置索引 df_reset = df.reset_index() print(df_reset) 参数详解: drop: 布尔值,默认为Fal...
1、set_index() 作用:DataFrame可以通过set_index方法,将普通列设置为单索引/复合索引。 格式:DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 参数含义: keys:列标签或列标签/数组列表,需要设置为索引的普通列 ...
purchases = pd.DataFrame(data, index=['June', 'Robert', 'Lily', 'David'])purchases 1. 因此,现在我们可以使用客户名称来查找客户的订单: >>> purchases.loc['June']apples 3oranges 0Name: June, dtype: int64 1. 稍后将有更多关于从DataFrame定位和提取数据的信息,但是现在您应该能够使用任何随机数据...
()cstm_data_sample.set_index('KH_ID',inplace=True)print(cstm_data_sample.head())cstm_sampl=pd.DataFrame(cstm_data_sample['log10_ckrj'])# cstm_sampl['log10_ckrj']=cstm_data_sample['log10_ckrj']cstm_sampl['log10_jyje']=cstm_data_sample['log10_jyje']cstm_sampl['log10_hqrj'...
DataFrame俗称数据框,和一般的Excel表格没有多大区别,一般包含索引(行)和表头(列),在python中,由pandas包提供。 这是一个最简单的数据框类型,只包含一级索引和一级表头 如果你的python还没有这个包,请执行以下命令安装: pip install pandas 这一节,我们要处理的主题是:多级表头和多级目录 ...
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...
#引用形式的描述信息#设置Index列为索引df.set_index('Index', inplace=True) print(df) 1. 2. 3. 4. 这段代码中,我们使用set_index函数将Index列设置为DataFrame的索引,并使用inplace=True参数来直接修改原始DataFrame。最后再次打印输出DataFrame,你将看到Index列已经成为了索引。