Pandas中的索引,有两种:1)index(行索引);2)columns(列索引); 数据准备 importpandasaspd#读取数据df=pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desktop\pandas练习文档.xlsx',sheet_name=3)print(df) 2、设置索引的常用方法 2.1 读取数据时设置索引 import pandas as pd #读取数据,同时,使用index_col选取第一列作为...
ser.index = index.reorder_categories(['香蕉', '桃子', '苹果']) ser.groupby(level=0).sum() 输出: 香蕉12 桃子 8 苹果 19 dtype: int64 多级索引 Pandas 中的MultiIndex类型用来表示层次或多级索引。可以使用MultiIndex类的类方法from_arrays、from_product、from_tuples等来创建多级索引,我们给大家举几...
• pandas中主要的index对象 类型 说明 index 最泛化的Index对象,将轴标签为一个由Python对象组成的NumPy数组。 Int64Index 针对整数的特殊Index MultiIndex “层次化”索引对象,表示单个轴上的多层索引。可以看做由园数组组成的数 组。 DatetimeIndex 存储纳秒级时间戳 PeriodIndex 针对Period数据的特殊Index • Index...
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'], 'B': ['one', 'one', '...
本文总结Pandas中两种常用的数据类型: (1)Series是一种一维的带标签数组对象。 (2)DataFrame,二维,Series容器 回到顶部 2 Series数组 2.1 Series数组构成 Series数组对象由两部分构成: 值(value):一维数组的各元素值,是一个ndarray类型数据。 索引(index):与一维数组值一一对应的标签。利用索引,我们可非常方便得在...
import pandas as pd 二.Series Series 可以看做一个定长的有序字典。基本任意的一维数据都可以用来构造 Series 对象: 示例1 虽然dtype:object 可以包含多种基本数据类型,但总感觉会影响性能的样子,最好还是保持单纯的 dtype。 Series 对象包含两个主要的属性:index 和 values,分别为上例中左右两列。因为传给构造...
默认情况下,pandas将会创建一个从0开始的索引行,如下: >>> pd.read_csv("data.csv", parse_dates=["date"]) date temperature humidity 0 2021-07-01 95 50 1 2021-07-02 94 55 2 2021-07-03 94 56 但是,我们可以在导入过程中通过将index_col参数设置为某一列可以直接指定索引列。
import pandas as pd import numpy as np 1. 2. In [2]: # 指定类型和名称 s1 = pd.Index([1,2,3,4,5,6,7], dtype="int", name="Peter") s1 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Out[2]: Int64Index([1, 2, 3, 4, 5, 6, 7], dtype='int64', name='Peter') ...
DataFrame是一种表格型的数据结构。它的每一列可以是不同的值类型(例如布尔型、数值型、字符串等),此外它既有行索引index,又有列索引columns。我们可以将它看成是由Series组成的字典(将每一列看成是一个Series)。 二、DataFrame的创建 Pandas.DataFrame( data, index, columns, dtype, copy ) ...