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如何删除python pAnDAs.DAtAFrAmE 的多重inDEx

df.reset_index() 详细用法见文档 https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/generated/pandas.DataFrame.reset_index.html

命名元组:>>> platform.uname()uname_result(system='Linux', node='fedora.echorand',release='3.7.4-204.fc18.x86_64', version='#1 SMP Wed Jan 23 16:44:29UTC 2013', machine='x86_64', processor='x86_64') top1000[:10] top1000.index =...

df.index(请把它单独地看成一个类似list的东西,和df已经无关了)的成员太少了,我想给这个类似于list的东西增加一个成员‘e’。比如原来的df.index是['a','b'],那么我想得到['a','b','e'],如果原来df.index是['a','b','c'],那么我想得到['a','b'...

因为你引用g.col[1:]的时候index没有变化,1,2,3,4对应的还是1,3,5,7。只是少了row 0 而已 这样你用g.col[1:] - g.col[:]的时候,相减的并不是你想象的, pandas会找相同的index做运算。所以1,2,3,4位置对应的值都一长肌拜可之玖瓣雪抱磨样,减完...

某列中所有的数据都是1,加起来不就是总行数吗?引言本文的目的,是向您展示如何使用pandas来执行一些常见的Excel任务。有些例子比较琐碎,但我觉得展示这些简单的东西与那些你可以在其他地方找到的复杂功能同等重要。作为额外的福利,我将会进...

df.dropna(axis=0, how='any', thresh=None, subset=None, inplace=False)# axis 指 轴,0是行,1是列,# how 是删除条件:any 任意一个为na则删除整行/列,all 整行/列为na才删除# inplace 是否在原DataFrame 上进行删除,false为否

使用set_index函数,示例如下: from pandas import DataFramedf1 = DataFrame({'name': ['zhao', 'qian', 'sun', 'li'], 'yu_wen': [90, 80, 70, 60], 'shu_xue': [60, 70, 80, 90]})df2 = df1.set_index('name')结果如下:

今天笔者想对pandas中的行进行去重操作,找了好久,才找到相关的函数 先看一个小例子 [python] view plain copy from pandas import Series, DataFrame data = DataFrame({'k': [1, 1, 2, 2]}) print data IsDuplicated = data.duplicated() pri...

在dataframe中根据一定的条件,得到符合要求的某行元素所在的位置。 代码如下所示: [python] view plain copy df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]}, index=[10,20,30,40,50]) print(df) a = df[(df.B...

那我就举个例子说明一下吧! 比如删除以下DataFrame的后两列: 0 1 2 0 1 0 1 1 0 0 1 2 1 0 1 3 0 0 1 4 0 0 1 然后这样写:df.ix[:,~((df==1).all()|(df==0).all())]

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