2. 设置Index 接下来,我们需要设置DataFrame的索引,可以使用set_index()方法来实现。 AI检测代码解析 # 设置'A'列为索引df=df.set_index('A') 1. 2. 整体代码实现如下: AI检测代码解析 importpandasaspd# 创建一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':['a','b','c','d']})# 设置...
df.set_index('a') b a 1 3 2 4 while reindex 更改索引,但保留“b”列中的值与原始 df 中的索引相关联 df.reindex(df.a.values).drop('a',1) # equivalent to df.reindex(df.a.values).drop('a',1) b 1 4.0 2 NaN # drop('a',1) is just to not care about column a in my ex...
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'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(['c','d'])# 4.修改原数据框df.set_index(['c','d'], inplace=True)# 5.手动
df.set_index(“date”, inplace=True) 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 df.set_index(“date”, drop=False) 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_ind...
可以使用pd.MultiIndex和set_index()创建多层索引。 1)set_index() 使用set_index()可以使用多个参数来实现不同的多层索引(层次化索引)操作。 参考说明: 使用示例: import pandas as pd # 创建示例 DataFrame df = pd.DataFrame({ 'A': ['foo', 'bar', 'baz', 'foo'], ...
df.set_index(“date”, inplace=True) 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False。 df.set_index(“date”, drop=False) 3. 一些操作后重置索引 在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_ind...
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...
df = df.set_index(['国家/地区','区域','城市']) print(df) 2、修改列标签 2.1 修改列标签的名称(常用) import pandas as pd #读取数据 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=2) # print(df.head(5)) ...
reset_index 与set_index相反 df = pd.DataFrame([('bird', 389.0), ('bird', 24.0), ('mammal', 80.5), ('mammal', np.nan)], index=['falcon', 'parrot', 'lion', 'monkey'], columns=('class', 'max_speed')) df class max_speed ...