行索引取值 列索引取值 df数据: ...
In many applications, data may be spread across a number of files or datasets or be arranged in a form that is not easy to analyze. This chapter focuses on tools to help combine, and rearrange data. 在 ...
2019-11-25 00:27 0 356 推荐指数:
行索引取值 列索引取值 df数据: ...
处理原因 当DataFrame使用分组聚合后,分组的规则会作为索引,如下例。为了便于后续对表格数据的处理和分析,可将索引转化为列。 数据样式 使用reset_index()函数将索引转换为列 reset_index()函数 pandas ...
一、行多层索引 1.隐式创建 在构造函数中给index、colunms等多个数组实现(datafarme与series都可以) df的多级索引创建方法类似: 2.显式创建pd.MultiIndex ...
一,Mutilindex多层索引的取值 1. 通过get_list自定义函数创建二维表格数据 2. 通过pivot_table透视表函数统计销量数据。并按照服装名称,平台,尺码指定行跟列的index 3. 查看DataFrame的index行索引 ...
我们对 DataFrame 进行选择,大抵从这三个层次考虑:行列、区域、单元格。其对应使用的方法如下:一. 行,列 --> df[]二. 区域 --> df.loc[], df.ilo ...
一、按列取、按索引/行取、按特定行取 二、按条件取行 三、查看、检查数据 四、数据清理 五、数据处理:Filter、Sort和GroupBy 六、数据合并 ...
Series索引的工作方式类似于NumPy数组的索引,不过Series的索引值不只是整数,如: obj[obj<2]Out[17]: a 0b 1dtype: int32 DataFrame 进行索引其实就是获取 ...
目录 一、索引概念 二、创建索引 ①导入数据时指定索引 ②导入数据后指定索引df.set_index() 三、常用的索引属性 四、常用索引方法 五、索引重置reset_index() 六、修改索引值(修改列名 ...