set_index还有其他参数,允许你不删除索引列或原地添加索引(不创建新的对象) In [348]: data.set_index('c', drop=False) Out[348]: a b c d c z bar one z 1.0 y bar two y 2.0 x foo one x 3.0 w foo two w 4.0 In [349]: data.set_index(['a', 'b'], inplace=True) In [350]...
reset_index()和set_index()方法可以无限制的交叉使用,灵活转变DataFrame索引,以方便数据处理。 参考链接:pandas中的set_index( )函数 参考链接:如何在pandas中使用set_index( )与reset_index( )设置索引 参考链接:pandas.DataFrame.set_index 参考链接:pandas重置DataFrame或Series的索引index 参考链接:pandas.DataFrame...
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...
0], 'D3' : [0,0,1,1], }) df1 = df1.set_index(['A','B']) b = df1.unstack().unstack() c = b.reset_index() c.columns = ['D','B','A','Value'] d = c.set_index(['A','B','D']) final
print tuple1[index] # 还可以使用内置的enumerate函数 for index, item in enumerate(tuple1): print '%i, %s' % (index, item) 3.字典(Dictionary) 字典定义了键和值之间一对一的关系,但它们是以无序的方式储存的。 Python 中的 dictionary 像 Java 中的 Hashtable 类的实例。定义 Dictionary 使用一对...
1、set_index() 作用:DataFrame可以通过set_index方法,将普通列设置为单索引/复合索引。 格式:DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False
set_index()方法的示例 下面我们通过几个示例来演示set_index()方法的用法。 首先,我们导入pandas库,并创建一个包含学生信息的DataFrame对象: importpandasaspd data={'ID':[1,2,3,4],'Name':['Alice','Bob','Charlie','David'],'Age':[18,19,20,21],'Grade':['A','B','C','A']}df=pd.Da...
['a','b','c','d','e']。关键技术:index 方法设置索引。该案例的代码及运行结果如下:2.2更改索引 【例】某公司销售数据集"work.csv"内容如下,请设定日期为索引,并用Python实现。关键技术:set_index()函数,可以指定某一字段为索引。关于set_index 参数 1 keys : 要设置为索引的列名(如有多个应放在...
team A B C 0 X 0.445453 0.248250 0.864881 1 Y 0.333208 0.306553 0.443828 2. 使用现有的 DataFrame 设置索引 当然,如果已经读取数据或做完一些数据处理步骤后,我们可以通过set_index手动设置索引。 >>> df = pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"]) ...
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: 6.3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]。