使用rename方法和函数重命名index df = df.rename(index=lambda x: x.upper()) print(df) 这段代码将输出以下结果: A B A 1 4 B 2 5 C 3 6 在这个例子中,lambda函数将每个index值转换为大写。 二、设置新index 另外一种方法是直接设置新的index。这种方法适用于你已经有一个新的index列表,并希望替换...
构建一个DataFrame 设置其他列为索引 - set_index() 设置多个索引 修改列索引名 方法一:直接修改 - columns 方法二:rename方法 rename修改行索引名 删除行或列 - drop() DataFrame索引操作 数据准备 准备的数据 重置索引 - reset_index() 获得新的index,原来的index变为数据列,保留下来 若不想保留原来的index,...
利用rename(),在rename()后的括号里指明要修改的行索引及列索引名 5.4 重置索引 利用reset_index()方法: reset_index(level=None,drop = False, inplace = False) level参数用来指定要将层次化索引的第几级别转化为columns,第一个索引为0级,第二个索引为1级,默认为全部索引,即默认把索 引全部转化为columns。
方法一:使用reset_index() reset_index()是pandas库中的一个函数,可以将索引重置,并将重置后的索引作为新的一列添加到数据集中。 代码示例: importpandasaspd# 创建一个示例数据集data={'name':['Alice','Bob','Charlie'],'age':[25,30,35]}df=pd.DataFrame(data)# 将索引转化为列df=df.reset_index(...
# 索引重命名 df.rename(index = { "壹":"A", "贰":"B", "叁":"C", "肆":"D", "伍":"E", "陆":"F", "柒":"G", "捌":"H", "玖":"I", "拾":"J" }) 07.重置行和列索引 # 重置行和列索引 df.rename(columns = {"序号":"number","商品名称":"goods","销售数量":"...
# 统计缺失值数量missing=data.isnull().sum().reset_index().rename(columns={0:'missNum'})# 计算缺失比例missing['missRate']=missing['missNum']/data.shape[0]# 按照缺失率排序显示miss_analy=missing[missing.missRate>0].sort_values(by='...
missing=data.isnull().sum().reset_index().rename(columns={0:'missNum'})# 计算缺失比例 missing['missRate']=missing['missNum']/data.shape[0]# 按照缺失率排序显示 miss_analy=missing[missing.missRate>0].sort_values(by='missRate',ascending=False)# miss_analy 存储的是每个变量缺失情况的数据...
df=df.reset_index().rename(columns={'index':'name'})#给姓名加上字段名 和excel一样,DataFrame的任何一列或任何一行都可以单独选出进行分析。 以上三种数据类型是python数据分析中用的最多的类型,基础语法到此结束,接下来就可以着手写一些函数计算数据了。
pd.rename() 方法适合于修改个别的索引和列名,如果需要大量修改或者全部修改的话,适合使用 set_index() 或者reset_index() 方法。 多层索引也尽量避免使用。 参考链接:pandas学习之df.rename() 参考链接:pandas.DataFrame.rename 参考链接:11、pandas的修改列名和索引rename() 分类: Python 好文要顶 关注我 收藏...
# Python # Rdf = df.rename({'a': 'b'}, axis=1) df %>% rename(a = b)df.newcol = [1, 2, 3] df$newcol <- c(1, 2, 3)df['newcol'] = [1, 2, 3] df %>% mutate(newcol = c(1, 2, 3))选择和筛选列 # Python # Rdf['col1', 'col2'] df ...