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,...
参考链接:如何在pandas中使用set_index( )与reset_index( )设置索引 参考链接:pandas.DataFrame.set_index 参考链接:pandas重置DataFrame或Series的索引index 参考链接:pandas.DataFrame.reset_index
df.set_index('姓名',inplace=True)print(df) 1. 2. 输出结果将会变为: 数学 英语 姓名 小明90 85 小红80 90 小刚85 88 1. 2. 3. 4. 5. 在上面的代码中,我们调用了set_index()方法并将inplace参数设置为True,这表示直接在原始 DataFrame 上进行操作。 处理重复行索引 如果你的数据中有重复的行索...
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 ...
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...
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) ...
#2Pandas DataFrame创建和set_index设置【python 数据分析】, 视频播放量 157、弹幕量 0、点赞数 2、投硬币枚数 0、收藏人数 2、转发人数 0, 视频作者 一起学AI丶, 作者简介 ,相关视频:#4Pandas DataFrame.resample【python 数据分析】,#5Pandas DataFrame错误值修改【py
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...