7-Pandas之索引调整方法】的更多相关文章

一.调整索引.修改列标签 1.调整索引的两种情况: 重新索引 设置新的索引 (1)重新索引 在Pandas对象中,其实索引也是一个对象,所以可对其进行修改. 例如:df.index=['a','b','c'] >>> df = {'one':pd.Series(np.random.randn(3)),'two':pd.Series(np.random.randn(3)), 'three':pd.Series(np.random.rand(3))} >>> df = pd…
pandas重置索引的几种方法探究 reset_index() reindex() set_index() 函数名字看起来非常有趣吧! 不仅如此. 需要探究. http://nbviewer.jupyter.org/ https://gitee.com/duan-qs/ipython-notebook/test_pd_reset_index.ipynb http://nbviewer.jupyter.org/gitee/duan-qs/ipython-notebook/blob/master/t…
说明:文章所有内容均截选自实验楼教程[Pandas 使用教程],想要查看教程完整内容,点击教程即可~ 前言: Pandas 是非常著名的开源数据处理工具,我们可以通过它对数据集进行快速读取.转换.过滤.分析等一系列操作.除此之外,Pandas 拥有强大的缺失数据处理与数据透视功能,可谓是数据预处理中的必备利器.文章带你学会 Pandas 中的一些常用的基本方法. 知识点: 数据读取与存储 Head & Tail 统计方法 计算方法 标签对齐 排序 数据文件: 学习本课程之前,请先打开在线环境终端…
pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 对于DataFrame的修改操作其实有很多,不单单是某个部分的值的修改,还有一些索引的修改.列名的修改,类型修改等等.我们仅选取部分进行介绍. 一.值的修改 DataFrame的修改方法,其实前面介绍loc方法的时候介绍了一些. 1. loc方法修改 loc方法实…
pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 在操作DataFrame时,肯定会经常用到loc,iloc,at等函数,各个函数看起来差不多,但是还是有很多区别的,我们一起来看下吧. 首先,还是列出一个我们用的DataFrame,注意index一列,如下: 接下来,介绍下各个函数的用法: 1.loc函数 愿意看…
pandas DataFrame的增删查改总结系列文章: pandas DaFrame的创建方法 pandas DataFrame的查询方法 pandas DataFrame行或列的删除方法 pandas DataFrame的修改方法 在pandas里,DataFrame是最经常用的数据结构,这里总结生成和添加数据的方法: ①.把其他格式的数据整理到DataFrame中: ②在已有的DataFrame中插入N列或者N行. 1. 字典类型读取到DataFrame(dict to DataFrame…
pandas.DataFrame的groupby()方法是一个特别常用和有用的方法.让我们快速掌握groupby()方法的基础使用,从此数据分析又多一法宝. 首先导入package: import pandas as pd import numpy as np groupby的最基本操作 df = pd.DataFrame({'A':[1,2,3,1],'B':[2,3,3,6],'C':[3,1,5,7]}) df 按照A列来进行分组(其实说白了就是将A列中重复的值和成同一个值,然后把A当成索…
Pandas现在支持三种类型的多轴索引; 编号 索引 描述 1 .loc() 基于标签 2 .iloc() 基于整数 3 .ix() 基于标签和整数 .loc() Pandas提供了各种方法来完成基于标签的索引. 切片时,也包括起始边界.整数是有效的标签,但它们是指标签而不是位置. .loc()具有多种访问方式,如 - 单个标量标签 标签列表 切片对象 一个布尔数组 loc需要两个单/列表/范围运算符,用","分隔.第一个表示行,第二个表示列. 示例1 import pandas as…
SQL索引优化方法 以下是代码片段: ROW_NUMBER() OVER(ORDER BY ResumeCreateTime DESC) as [RowID] ,[TopDegree] ,[DegreeRankID] ,[UserResume].[UserResumeID] ,[UserResume].[UserID] ,[ResumeName] ,[BirthDate] ,[WorkStartedDate] ,[SalaryNeeded] ,[BufferTimeSpanID] ,[Resum…
pandas层次化索引 1. 创建多层行索引 1) 隐式构造 最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组 Series也可以创建多层索引 import numpy as np import pandas as pd from pandas import Series,DataFrame s = Series(data = [1,2,3,"a"], index = [["a","a","b",…