有时候,你可能想把某列设为索引。可以用.set_index()方法: df.set_index("column_name")如果你想恢复默认的索引,可以用.reset_index()方法。 排序索引和列名 如果你觉得索引或列名的顺序不对,可以用.sort_index()方法: df.sort_index(axis=0) # 默认沿着索引纵向操作,即对索引进行排序这样,你的数据看起来...
实际使用中,透视表将根据一个或多个键对数据进行分组统计,将函数传入参数 aggfunc 中,数据将会按你指定的函数进行统计,并将结果分配到表格中。 pivot_table(data, values=None, index=None, columns=None,aggfunc='mean', fill_value=None, margins=False, dropna=True, margins_name='All') 1....
df.index.name='序号' df.columns.name='类型' 1. 2. 3. AI检测代码解析 df 1. 导入数据后,进入正题 利用index属性可以获取index对象,例如,获取产品价格的DataFrame数据结构中的index对象(列索引) AI检测代码解析 suoyin=df.index 1. AI检测代码解析 suoyin 1. AI检测代码解析 RangeIndex(start=0, stop=...
二、如果我们嫌column name太长了,输入不方便,有或者index是一列时间序列,更不好输入,那就可以选择 .iloc了。这边的 i 我觉得代表index,比较好记点。 df.iloc[1,1] df.iloc[0:3, [0,1]] df.iloc[[0,3,5],0:2] iloc 使得我们可以对column使用slice(切片)的方法对数据进行选取。 三、.ix 的功能...
import pandas as pd # 创创建series series= pd.Series([1, 2, 3, 4, 5]) # 创建一个DataFrame对象 data = {'column_name': series} df = pd.DataFrame(data) # 重新设置索引,将原有的索引作为新的一列 df.reset_index(inplace=True) # 重命名新的列名 df.rename(columns={'index': 'new_col...
df = pd.DataFrame(data, columns=column_names, dtype=float) return df # 获取简单移动平均线,参数有2个,一个是数据源,一个是日期 def MA(data, n): MA = pd.Series(data['close'].rolling(n).mean(), name='MA_' + str(n)) return MA.dropna() ...
# Python # Rdf.sort_values(by='column') arrange(df, column)聚合 # Pythondf.groupby('col1')['agg_col').agg(['mean()']).reset_index()# Rdf %>% group_by(col1) %>% summarize(mean = mean(agg_col, na.rm=TRUE)) %>% ungroup() #if resetting index 使用筛选器聚合 #...
DataFrame.insert(loc, column, value[, …])在特殊地点插入行 DataFrame.iter()Iterate over infor axis DataFrame.iteritems()返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows()返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name])Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as first elem...
DataFrame.insert(loc, column, value[, …]) 在特殊地点插入行 DataFrame.iter() Iterate over infor axis DataFrame.iteritems() 返回列名和序列的迭代器 DataFrame.iterrows() 返回索引和序列的迭代器 DataFrame.itertuples([index, name]) Iterate over DataFrame rows as namedtuples, with index value as fi...
office_line=office.groupby('season')[['episode_mod','avg']].agg(start_x=pd.NamedAgg(column='episode_mod',aggfunc=lambda x:min(x)-5),end_x=pd.NamedAgg(column='episode_mod',aggfunc=lambda x:max(x)+5),y=pd.NamedAgg(column='avg',aggfunc=lambda x:np.unique(x))).reset_index()of...