df.info() 1. 以下是请求处理链路的时序图,体现了每一步的处理过程: PandasUserPandasUseralt[Column exists][Column not found]set_index("column_name")Check column existenceUpdate index successfullyRaise KeyError 性能调优 为了确保set_index操作的性能,可以进行基准测试。以下是一个简单的压测脚本,使用timeit评...
首先,我们需要读取数据并创建一个DataFrame对象。 importpandasaspd# 读取数据df=pd.read_csv('data.csv') 1. 2. 3. 4. 设置列为index 接下来,我们需要选择要设置为index的列,并使用set_index()方法将其设置为index。 # 设置某列为indexdf.set_index('column_name',inplace=True) 1. 2. 在这里,'col...
slice_loc = df.loc['A'] specific_column_loc = df.loc[('A', 1), 'data'] multiple_index_loc = df.loc[[('A', 1), ('B', 2)]] # 使用 iloc 方法进行选择和切片 single_element_iloc = df.iloc[0] slice_iloc = df.iloc[0:2] specific_column_iloc = df.iloc[0, 0] # 布尔索...
df = pd.DataFrame({'data': [10, 20, 30, 40]}, index=index) # 使用 loc 方法进行选择和切片 single_element_loc = df.loc[('A', 1)] slice_loc = df.loc['A'] specific_column_loc = df.loc[('A', 1), 'data'] multiple_index_loc = df.loc[[('A', 1), ('B', 2)]] # ...
import pandas as pd df_data = pd.read_csv(data_file, names=col_list) 显示原始数据,df_data.head() 运行apply函数,并记录该操作耗时: for col in df_data.columns: df_data[col] = df_data.apply(lambda x: apply_md5(x[col]), axis=1) 显示结果数据,df_data.head() 2. Polars测试 Polars...
# 重命名列 df.columns = ["a","b","c"] # 选择性更改列名 df.rename(columns={'old_name': 'new_ name'}) # 更改索引列 df.set_index("column1") # 批量重命名索引 df.rename(index=lambda x: x + 1) # 返回空值的布尔数组 df.isnull() # 返回非空值的布尔数组 df.notnull() # ...
df=pd.DataFrame(students,columns=['Name','Age','City','Country','Agg_Marks'],index=['a','b','c','d','e','f'])# here we set Float column 'Agg_Marks' as index of data frame# using dataframe.set_index() functiondf=df.set_index('Agg_Marks')# Displaying the Data framedf...
format(BUILD_ID)) def main_process(self,df): df1=pd.DataFrame(df[["BUILD_ID","BUILD_NAME","OFF_TIME"]]) id_name =df1.set_index("BUILD_ID")["BUILD_NAME"].to_dict() #ID-名称映射字典 Build_list=df1.BUILD_ID.unique().tolist() data_list = [] for k in range(len(Build_...
df=pd.read_csv("/kaggle/input/wildblueberrydatasetpollinationsimulation/WildBlueberryPollinationSimulationData.csv",index_col='Row#')df.head() 上述代码的输出 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # print the metadataofthe dataset ...