1)如果index值唯一,则pandas使用哈希表优化,查询性能为O(1) 2)如果index值不唯一,但有序,则pandas使用二分法查询,性能为O(logN) 3)如果完全随机,每次查询要全表扫描,性能为O(N)
import pandas as pd import sys from pandas import Series,DataFrame,Index print('获取index') obj = Series(range(3),index=['a','b','c']) index = obj.index print(index[1:]) #打印index从1开始的所有索引 try: index[1] = 'd' #Index对象是不可修改的(immutable),因此用户不能对其进行修改。
df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=3,index_col=0) print(df) 2.2 查看索引相关信息 2.2.1 df.index import pandas as pd #读取数据时,设置了index df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=3,index_col=1) ...
有两种方法可以完成所需的操作,第一种是用reset_index,第二种是在groupby方法里设置as_index=False。个人更喜欢第二种方法,它只涉及两个步骤,更简洁。 >>> df0.groupby("team").mean().reset_index() team A B C 0 X 0.445453 0.248250 0.864881 1 Y 0.333208 0.306553 0.443828 >>> df0.groupby("team...
后3行,df_data.tail(3) 指定index, 选择行df.iloc[:3] 和head(3)的效果是一样的 选择列 df.iloc[:,:3] 选择前3列 单元格定位 df.iloc[0,1] 选择第1行第2列的单元格数值 选择区域,df.iloc[[:3],[:3]] 前3行,前3列 指定行index,df.loc[[row_index],[col_names]]Copy...
Python Pandas Index.get_values()Python是一种进行数据分析的伟大语言,主要是因为以数据为中心的Python包的奇妙生态系统。Pandas就是这些包中的一个,它使导入和分析数据变得更加容易。Pandas Index.get_values()函数以numpy.ndarray的形式返回索引数据。它为多索引数组返回一维数组。
也就是说,如果我们的Python < 3.6或Pandas < 0.23,上面的结果将是 a 0 b 1 c 2 dtype: int64 如果设置了index参数,会将data的数据根据index的顺序排序显示,不存在的值会复制为NaN In [10]: d = {'a': 0., 'b': 1., 'c': 2.}
索引(index)是 Pandas 的重要工具,通过索引可以从 DataFame 中选择特定的行数和列数,这种选择数据的方式称为“子集选择”。 在Pandas 中,索引值也被称为标签(label),它在 Jupyter 笔记本中以粗体字进行显示。索引可以加快数据访问的速度,它就好比数据的书签,通过它可以实现数据的快速查找。
索引的主要作用是对数据做切片,能够从pandas的对象中选取数据子集。 1、loc:,如果标签值不存在,会抛出KeyError 单个的标签值 列表或者数组的标签值 切片范围数据 (基于索引名称,不属于前闭后开!) 布尔型的数组 # df.loc[ 行操作 , 列操作 ] # 1、单个的标签值 ...