可以使用 index 这个参数指定行索引,columns 这个参数指定列索引。 df2=pd.DataFrame(myList,index=['one','two','three','four'],columns=['char','int','fl...
2.索引转化为列 df2=df1.set_index(['S','Z'])df2# 输出X Y S Z a100111222b233244# 将单个索引作为DataFrame对象的列df2.reset_index('Z')# 输出Z X Y S a100...
df1 = pd.DataFrame(data = myList) print(df1) --- [out]: 0 1 2 0 a 10 1.1 1 b 20 2.2 2 c 30 3.3 3 d 40 4.4DataFrame中有两种索引:行索引(index):对应最...
df = pd.Dataframe({'A': [0, 1, 2], 'B': [3, 4, 5]}) print df # 结果: A B 0 0 3 1 1 4 2 2 5 行索引自动生成了 0,1,2 如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 参数: 这...
2.使用rename方法(推荐): DataFrame.rename(mapper = None,index = None,columns = None,axis = None,copy = True,inplace = False,level =filebeat收集日志传输到Redis集群,...
如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd.DataFrame( data=[[ 0, 0, 2, 5, 0], [...
如果要自己指定行索引和列索引,可以使用 index 和 column 参数: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df=pd.DataFrame( data=[[0,0,2,5,0], [1478,3...
Pandas的Series和DataFrame数据均可以使用索引取值。 1. 首先导入库文件 importpandas as pd 2. 创建DataFrame #1. 创建DataFramedf_1 = pd.DataFrame([['Jack','M',40],['Tony','M',20],['Mary',...
# 外层列索引:df['math'] # 根据多层索引联合取值:# 以下4句代码等效:df['math','term2'] df.loc[:, ('math','term1')] df['math']['term2'] df[('math','term1')] ...
收录于：2022-11-28 18:40:28
