pandas目录 1 简介 重置索引(reindex)可以更改原 DataFrame 的行标签或列标签,并使更改后的行.列标签与 DataFrame 中的数据逐一匹配.通过重置索引操作,您可以完成对现有数据的重新排序.如果重置的索引标签在原 DataFrame 中不存在,那么该标签对应的元素值将全部填充为 NaN. 2 重置行列标签 选取特定行.列. 示例:先构建数据 index = ['Firefox', 'Chrome', 'Safari', 'IE10', 'Konqueror'] df…

官方文档 github地址 例子: 创建DataFrame ### 导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt test = pd.DataFrame({'a':[11,22,33],'b':[44,55,66]}) """ a b 0 11 44 1 22 55 2 33 66 """  更改列名方法一:rename test.renam…

重新索引 reindex重置索引,如果索引值不存在,就引入缺失值 参数介绍 参数 说明 index 用作索引的新序列 method 插值 fill_vlaue 引入缺失值时的替代NaN limit 最大填充量 level 指定级别上匹配简单索引,否则选取子集 copy 默认为True 实例: import pandas as pd import numpy as np from pandas import Series obj = Series([4.5,7.2,-5.3,3.6],index=…

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…

在pandas中,经常对数据进行处理 而导致数据索引顺序混乱,从而影响数据读取.插入等. 小笔总结了以下几种重置索引的方法: import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape((5, 4)),columns=['a', 'b', 'c', 'd']) #得到df: a b c d 0 0 1 2 3 1 4 5 6 7 2 8 9 10 11 3 12 13 14 15 4 16 17 1…

pandas学习(创建多层索引.数据重塑与轴向旋转) 目录 创建多层索引 数据重塑与轴向旋转 创建多层索引 隐式构造 Series 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. s = Series(np.random.randint(0,150,size=6),index=[['a','a','b','b','c','c'],['期中','期末','期中','期末','期中','期末']]) # 输出 a 期中 59 期末 4…

pandas Series 的 argmax 方法和 idxmax 方法用于获取 Series 的最大值的索引值: 举个栗子: 有一个pandas Series,它的索引是国家名,数据是就业率,要找出就业率最高的国家: import pandas as pd countries = [ 'Afghanistan', 'Albania', 'Algeria', 'Angola', 'Argentina', 'Armenia', 'Australia', 'Austria', 'Azerbaijan…

pandas DataFrame是二维的,所以,它既有列索引,又有行索引 上一篇里只介绍了列索引: import pandas as pd 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: 这个数据是5个车站10天内的客流数据: ridership_df = pd…

SYNOPSIS REINDEX { DATABASE | TABLE | INDEX } name [ FORCE ] DESCRIPTION 描述 REINDEX 基于存储在表上的数据重建索引, 替换旧的索引拷贝.使用 REINDEX 有两个主要原因: * 索引崩溃,并且不再包含有效的数据.尽管理论上这是不可能发生的, 但实际上索引会因为软件毛病或者硬件问题而崩溃.REINDEX 提供了一个恢复方法. * 要处理的索引包含大量无用的索引页未被回收.在某些情况下, 这个问题会发生在 Postg…

  1 创建多层索引     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             一般情况下,两层索引就够用了       2)显式构造 pd.MultiIndex            · 使用数组               · 使用tuple             · 使用product     最简单,推荐使用     2 对DataFrame列同样…