通过reset_index方法,我们成功将原始索引转换为了一列,并添加到了DataFrame中。 2. pandas库中的set_index方法 与reset_index方法相对应,pandas库中还提供了set_index方法,可以将某一列作为索引。这种方法适用于索引转换为列后,又需要将某一列作为新的索引的场景。 以下是一个示例代码,展示了如何使
设置列为index 接下来,我们需要选择要设置为index的列,并使用set_index()方法将其设置为index。 # 设置某列为indexdf.set_index('column_name',inplace=True) 1. 2. 在这里,'column_name’是你想要设置为index的列名。 完成 恭喜你,现在你已经成功将指定的列设置为index了! 总结 通过以上步骤,你可以轻松地...
heading(column, options) 方法用于定义列标题。column 是列名，可以填实际列名或"#0"，0代表列的索引值。column(column, options) 方法可以用于定义列属性。column 是列名，可以填实际列名或"#0"，0代表列的索引值。insert(parent, index, iid, options) 用于添加子项。parent 表示父项，index 表示添加的位置（...
importtkinter Win=tkinter.Tk()Win.title("这是标题")Win.geometry("400x400+200+200")LabelRed=tkinter.Label(Win,text="Red",fg="Red",relief='groove')LabelRed.grid(column=2,row=0)LabelGreen=tkinter.Label(Win,text="绿色",fg="green",relief='groove')LabelGreen.grid(column=0,row=1)LabelBl...
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', 'two', 'two'], ...
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'], ...
range('B1').color=(0,0,0)写一个自动化的小脚本deff():sht_3.range("A1:AZ48").column...
由于这边我们没有命名index,所以是DataFrame自动赋予的,为数字0-9 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]] ...
[0].set_title('Correct correspondences', size=20) outlier_idxs = np.nonzero(outliers)[0] plot_matches(axes[1], image_original_gray, image_warped_gray, source, destination, np.column_stack((outlier_idxs, outlier_idxs)), matches_color='row') axes[1].axis('off'), axes[1].set_...
self.ws.cell(row=1, column=1).value = "{0}蒸汽压力记录表".format(self.sample_name) # self.ws['A1'].alignment = self.alignment_style # self.ws['A1'].font = Font(size=16, bold=True) self.cell_set(self.ws['A1'], 16)