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(...
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 我希望这篇文章能澄清它!本帖也欢迎补充! 补充...
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']) # 6.索引计算...
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','...
# 重设索引 df.set_index("序号") 05.字段重命名 # 字段重命名 df.rename(columns = {"商品名称":"品名","销售数量":"销售量"}) 06.索引重命名 # 索引重命名 df.rename(index = { "壹":"A", "贰":"B", "叁":"C", "肆":"D", "伍":"E", "陆":"F", "柒":"G", "捌":"H"...
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('c1',inplace=True) #设置某列为行索引,根据列名 df.set_index(['c1'],inplace=True) #同上,加了方括号 2.1.2 其他类型转df sql数据库查询结果转df data = cursor.execute(sql) df1 = pd.DataFrame(data) #游标转为df df1.columns =[“c1’, ‘c2’] #替换表头 复制df df2 =...
df.set_index('a') b a1324 whilereindexchange the indexes but keeps the values in column 'b' associated to the indexes in the original df df.reindex(df.a.values).drop('a',1)# equivalent to df.reindex(df.a.values).drop('a',1)b14.02NaN# drop('a',1) is just to not car...
set_index(['a','b'],drop=False) # drop默认True a b c d e a b 0 1 0 1 2 3 4 5 6 5 6 7 8 9 df.set_index(['a','b'],drop=False,inplace=True) # 覆盖df数据 a b c d e a b 0 1 0 1 2 3 4 5 6 5 6 7 8 9 # reset_index() df.reset_index() a b c ...
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...