pandas笔记（5） |
您所在的位置：网站首页 › dataframe索引变成列 › pandas笔记（5） |
|
在Python中，dataframe可以使用默认行列索引，也可以自行设置索引。 查看索引新建一个DataFrame import pandas as pd df = pd.DataFrame ([['a','A'],['b','B'],['c','C']],index=[1,2,3],columns=['小写','大写']) df # 返回 小写 大写 1 a A 2 b B 3 c C 获取列索引 # 获取列索引 df.columns # 返回 Index(['小写', '大写'], dtype='object') 获取行索引 # 获取行索引 df.index # 返回 Int64Index([1, 2, 3], dtype='int64') 行、列索引的修改对于DataFrame，如果需要对索引进行修改，可以通过 index 和 columns 参数来进行操作，也可以通过 rename() 方式实现。 修改行索引：index # 将行索引改变为一二三 df.index = list("一二三") df # 返回 小写 大写 一 a A 二 b B 三 c C 修改列索引：columns # 将列索引改为l，u df.columns = list('lu') df # 返回 l u 一 a A 二 b B 三 c C rename()方法 格式：df.rename(索引参数={},inplace = False/True) 其中inplace参数为False时，不修改原数据，为True时，会对原数据修改。默认False示例：将 df 的行索引变为123，列索引变为“小写”，“大写”，并将修改结果返回给 df df.rename(index = { "一":1,"二":2,"三":3},columns = { "l":"小写","u":"大写"},inplace = True) df # 返回 小写 大写 1 a A 2 b B 3 c C 将数据列设置为索引列 将列转化为索引 在创建好一个DataFrame后，可以通过 set_index() 方法将其中的一列或多列设置为索引列。 格式：df.set_index(keys, drop, append, inplace) 参数： keys：设置为索引的列名称 drop：是否删除被设为索引的列，默认True（删除）。 append：是否将新索引列附加到旧索引列上，默认False（不附加） inplace：是否修改原数据，默认False（不修改） '''创建一个df,并按照A列排序''' import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape((4,4)),index = list('abcd'),columns=['A','B','C','D']) df['rank']=df['A'].rank(method= |
今日新闻 |
推荐新闻 |
| CopyRight 2018-2019 办公设备维修网 版权所有 豫ICP备15022753号-3 |