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
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,...
步骤三:设置索引 现在我们将设置DataFrame的索引为姓名列。这样可以更方便地通过姓名来查找数据。 df.set_index('Name',inplace=True)print(df) 1. 2. 在这里,set_index()函数用于设置索引,参数inplace=True表示在原地修改DataFrame。 设置索引后,DataFrame将变为: Age Name Alice 25 Bob 30 Charlie 35 1. 2...
在pandas中,常用set_index()和reset_index()这两个方法进行索引设置。 一、set_index方法 1.介绍 set_index()方法将DataFrame中的列转化为行索引。 转换之后,原来的列将不见,可以通过设置drop保留原来的列。 使用语法为: DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=...
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...
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 ...
divide(other[, axis, level, fill_value]) 获取DataFrame和other的浮点除法,逐元素执行(二进制运算符truediv)。 dot(other) 计算DataFrame和other之间的矩阵乘法。 drop([labels, axis, index, columns, level, ...]) 从行或列中删除指定的标签。 drop_duplicates([subset, keep, inplace, ...]) 返回删除...
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 print(index) # RangeIndex(start=0, stop=568, step=1) ...
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 ...
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...