fruits=['apple','banana','orange','apple','pear','apple']index=fruits.index('apple')print(index)# 输出:0 1. 2. 3. 在上面的例子中,我们定义了一个名为fruits的列表,其中包含了若干种水果。然后,我们使用index()函数来查找第一个出现的’apple’的索引,并将结果打印出来。 查找所有匹配元素的索引...
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]。
一,多层级索引的Series的取值 创建示例数据: import numpy as pyimport pandas as pdsr=pd.Series([78,89,75,88], index=[['宁晨','宁晨','艾然','艾然'], ['语文','数学','语文','数学']])sr.index.names=['姓名','科目'] 1. 查询示例:方括号直接取值、.loc取值、pd.IndexSlice切片取值 >>...
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) &...
1、Series的创建 # 导入pandas import pandas as pd pd.Series(data=None, index=None, dtype=None) 参数: data:传入的数据,可以是ndarray、list等 index:索引,必须是唯一的,且与数据的长度相等。如果没有传入索引参数,则默认会自动创建一个从0-N的整数索引。 dtype:数据的类型 通过已有数据创建: (1)指定...
Series 构造函数 Series([data, index, dtype, name, copy, ...]) 带有轴标签的一维ndarray(包括时间序列)。 属性 Conversion 索引和迭代 二元操作符函数 函数应用,GroupBy和窗口 计算/描述性统计 重新索引/选择/标签操作 缺失数据处理 重塑、排序 合并/比较/连接/合并 ...
obj = pd.Series([4,7, -5,3,7, np.nan],index=index) obj.value_counts() AI代码助手复制代码 输出结果为: 7.0 2 3.0 1 -5.0 1 4.0 1 dtype: int64 6 排序 Series.sort_values Series.sort_values(self, axis=0, ascending=True, inplace=False, kind='quicksort', na_position='last') ...
pandas中的series和DataFrame的基本操作。我的理解不一定对,series相当于一维数组,里面可以有各种类型。DataFrame可以是多维数组。主要对应的是矩阵操作。 1.series创建(一维数组,字典) 2.DataFrame创建(二维数组,二维字典,嵌套字典) 3 index操作() 1.series创建(一维数组,字典) ...
astype()方法存在着一些局限性,只要待转换的数据中存在非数字以外的字符,在使用 astype()方法进行类型转换时就会出现错误,而to_numeric()函数的出现正好解决了这个问题。 1.4.3 to_numeric()函数可以将传入的参数转换为数值类型。 arg:表示要转换的数据,可以是list、tuple、 Series. errors:表示错误采取的处理...
.index.str.split('_') # 分隔 df.index.to_list() # 转为列表 df.index.to_frame(index=False, name='a') # 转成DataFrame df.index.to_series() # 转为series df.index.to_numpy() # 转为numpy df.index.unique() # 去重 df.index.value_counts() # 去重及计数 df.index.where(df.index...