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。 # 设置'A'列为索引df=df.set_index('A') 1. 2. 整体代码实现如下: importpandasaspd# 创建一个DataFramedf=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4],'B':['a','b','c','d']})# 设置'A'列为索引df=df.set_index(...
pandas.set_option('display.unicode.east_asian_width',True) source_path='d:\\pandas\\test.xlsx' df=pandas.read_excel(source_path,sheet_name=0) df.set_index('name',inplace=True) source1=df.loc[['tom','jhon'],['id','score']] source2=df.loc[['tom','jhon','Smith'],['id','...
1、创建多层索引 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'], 'B': ['o...
1、创建多层索引 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'], 'B': ['o...
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(['c','d']) # 4.修改原数据框 df.set_index(['c','d'],inplace=True) # 5.手动指定 df.set_index([pd.Index([1,2,3,4,5,6,7]),'c']) ...
df.set_index([s, s**2]) 二、reset_index方法 1.介绍 reset_index()方法用于重新设置DataFrame索引。 使用语法为: DataFrame.reset_index(level=None, drop=False, inpalce=False, col_level=0, col_fill=' ') 参数解释: level -- 数值类型int、str、tuple或list默认无 删除所有级别的索引 ...
df.set_index('xcol')使列'xcol'成为索引(当它是df的列时)。 df.reindex(myList)但是,从数据框外部获取索引,例如,从我们在其他地方定义的名为myList的列表中获取索引。 但是,df.reindex(myList)也将值更改为 NA。一个简单的替代方法是:df.index = myList ...
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.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...
df1.set_index(['城市','大学','专业','年份']).unstack().unstack() 以上两种方式结果相同,均可从原数据中抽取列维度数据并设置为行列的多级索引。 2、多层级索引筛选 通过MultiIndex访问dataFrame的好处是,可以很容易地一次引用所有层次(可能会省略内部层次),语法简单方便。