然后,通过series.index.names语句,提取了Series的第一列index的名字,并将其赋值给index_names变量。 在这个示例中,Series的第一列index没有名字,所以index_names返回了一个包含一个元素None的列表。 如果想要为Series的第一列index指定一个名字,可以使用pd.Index来创建一个带有名字的Index对象,并将其赋值给Series的in...
从右边开始查询的方法,其他特点类似find()。 index() 举例:str_example.index(‘abc’, start=0, end=len(str_example)) 类似于find()的查询方法,不同在于查询不到时,此方法报异常。 rindex() 举例:str_example.rindex(‘abc’, start=0, end=len(str_example)) 从右边开始的index() count() 举例:str...
classpandas.Series(data=None,index=None,dtype=None,name=None,copy=None,fastpath=False)[source]类...
对于一些需要筛选的数据,判断得到满足条件的index对应的值,此时筛选出的series的index为: index = ((year_site == 2018) & (month_site == 2) & (day_site == 1)) Site_data= Site_SD[index] 如果想要index从0开始排列,则需要如下操作: index = ((year_site == 2018) & (month_site == 2) &...
# return the value corresponding to# the passe index labelresult=sr.get(key='City 3')# Print the resultprint(result) Python Copy 输出: 正如我们在输出中看到的,Series.get()函数已经返回了与传递的索引标签相对应的值。 示例#2 :使用Series.get()函数来获取给定系列对象中传递的索引标签的值。
(s.get("g", 100))# 100# Series类型对齐操作a = pd.Series([1, 2, 3], index=["a", "b", "c"])b = pd.Series([5, 6, 7, 8], index=["a", "b", "d", "e"])print(a+b)"""a 6.0b 8.0c NaNd NaNe NaNdtype: float64"""# Series类型name属性s = pd.Series([1, 2, ...
Series索引,其索引值可以是整数(单个、多个,或整数切片),也可以是具体的单个、多个index值,也可以是布尔类型条件。 1)创建Series示例: 具体的例子如下: Ps:利用标签的切片运算与普通的Python切片运算不同,其末端是包含的! 用切片可对Series的相应部分进行设置: ...
isin()方法,顾名思义,就是判断pandas对象的每个元素是否存在传入的对象(Series、DataFram、dict以及可迭代对象)中,返回一个布尔值DataFrame In [165]: s = pd.Series(np.arange(5), index=np.arange(5)[::-1], dtype='int64') In [166]: s ...
index/columns/values,分别对应了行标签、列标签和数据,其中数据就是一个格式向上兼容所有列数据类型的array。为了沿袭字典中的访问习惯,还可以用keys()访问标签信息,在series返回index标签,在dataframe中则返回columns列名;可以用items()访问键值对,但一般用处不大。
默认为 False 在该案例中,除了可以用set_index方法重置索引外,还可以在导入csv文件的过程中，设置 index_col 参数重置索引，代码及结果如下：2.3重命名索引 【例】构建 series 对象,其数据为 [88,60,75],对应的索引为 [1,2,3]。请利用Python对该 series 对象重新设置索引为 [1,2,3,4,5]。