输出结果表面,第一种方法用.loc返回的数据类型是pandas.core.frame.DataFrame,第二种方法用.index返回的数据类型是pandas.core.indexs.numeric.Int64Index 后期还可以用“list=pd_data.tolist()”将pandas数据变为列表 __EOF__ 本文作者:Liang Xuran
日常使用中,推荐使用loc和iloc进行索引,loc是指location的意思,iloc中的 i 是指integer,这两个方法容易混淆,可以使用特殊方式来加强记忆。 iloc:基于位置,用行号、列号进行索引,i 可以看着 int,因此 iloc 只能用整数来索引,例如data.iloc[0:2,:] loc :基于标签,用行名、列名进行索引,数据的index经常为整数,因...
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...
2)Multiindex,多索引,用于groupby的多维聚合 3)Datetimeindex,时间类索引,强大的日期和时间的方法 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)...
index) 运行结果: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 <class 'pandas.indexes.range.RangeIndex'> <class 'pandas.indexes.numeric.Int64Index'> Int64Index([0, 1, 2, 3], dtype='int64') 索引对象不可变,保证了数据的安全 示例代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码...
通过指定pandas.DataFrame和pandas.Series的index(下标),可以选择和获取行/列或元素的值。根据[]中指定的值的类型,可以获取的数据会有所不同。 将描述以下内容。 获取pandas.DataFrame的列 列名称:将单个列作为pandas.Series获得 列名称的列表:将单个或多个列作为pandas.DataFrame获得 ...
import pandas as pd #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选取第一列作为索引列。 df = pd.read_excel(r'C:\Users\XXXXXX\Desk...
今天我来分享关于8 个常用pandas的 index设置 1. 将索引从 groupby 操作转换为列 groupby分组方法是经常用的。比如下面通过添加一个分组列team来进行分组。 >>> df0["team"] = ["X", "X", "Y", "Y", "Y"] >>> df0 A B C team 0 0.548012 0.288583 0.734276 X ...
]) pd1.columns运行结果：Index(['year', 'state', 'pop'], dtype='object')import pandas ...
import pandas as pddata = {'姓名': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David']}df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C', 'D'])row_index = df.index# 获取Index对象的值index_values = row_index.valuesprint("Index对象的值:", index_values)# 将Index对象转换为列表index_list = ...