pandas切片重新索引 / 张生荣

pandas重新生成索引的方法

在数据处理的过程中,出现了这样的问题,筛选某些数据,出现索引从600多开始,但是我希望这行数据下标从0开始. 这个时候,我想到的是: df.reindex(range(length)) 但是查看一下数 ...

此教程适合有pandas基础的童鞋来看,很多知识点会一笔带过,不做详细解释 Pandas数据格式 Series DataFrame:每个column就是一个Series 基础属性shape,index ...

目录 1.索引是什么 1.1 认识索引 1.2 自定义索引 2. 索引的简单使用 2.1 列索引 2.2 行索引 2.2.1 使用[ ] 2.2.2 使用.loc()和.iloc() 1.索引是什么 ...

如下所示: import pandas as pd df = pd.DataFrame({'性别' : ['男', '女', '男', '女', '男', '女', '男', '男'], '成绩' : ...

创建多重索引 In [16]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(3, 8), index=['A', 'B', 'C'], columns=index) In [1 ...

有的时候,可能会遇到表格中出现重复的索引,在操作重复索引的时候可能要注意一些问题. 一.判断索引是否重复 a.Series索引重复判断 s = Series([1,2,3,4,5],index=[&q ...

索引和切片是NumPy中最重要最常用的操作.熟练使用NumPy切片操作是数据处理和机器学习的前提,所以一定要掌握好. 文档:https://docs.scipy.org/doc/numpy/refer ...

如下所示: In [1]: import pandas as pd ...: df=pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4,5],"b":[5,4 ...

如下所示: left1 = pd.DataFrame({'key':['a','b','a','a','b','c'],'value':range(6)}) right1 = pd.DataFrame ...

例子: 创建DataFrame ### 导入模块 import numpy as np import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt test ...

ndarray对象的内容可以通过索引或切片来访问和修改,与 Python 中 list 的切片操作一样. ndarray 数组可以基于 0 - n 的下标进行索引,切片对象可以通过内置的 slice ...

pandas loc的指定条件索引(布尔索引) pandas中的loc不仅仅可以用于直接的标签的索引,也可以用于指定条件的索引. 1.准备数据首先准备一组数据: import pandas as p ...

目录重置行列标签填充元素值限制填充行数重命名标签重置索引(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 ...

目录 1.重命名列名称 2.重命名索引 3.重置索引本文主要介绍了Python pandas 重命名索引和列名称的实现,分享给大家,具体如下: df=pd.DataFrame(np.arange(1 ...

目录引言 pd.MultiIndex.from_arrays() pd.MultiIndex.from_tuples() 列表和元组是可以混合使用的 pd.MultiIndex.from_produ ...

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, ...

从wind上面搞到一批股票数据后发现:本来是一个类型的数据,但是由于季度不同,列名也不同,导致使用pandas合并多个报表的时候总是出现一大堆NaN,所以这里我写了一个函数,专门针对这样的表它的思路 ...

目录数据需求需求拆解需求处理方法一方法二总结最近发现周围的很多小伙伴们都不太乐意使用pandas,转而投向其他的数据操作库,身为一个数据工作者,基本上是张口pandas,闭口pandas ...

引入 numpy已经能够帮助我们处理数据,能够结合matplotlib解决我们数据分析的问题,那么pandas学习的目的在什么地方呢? numpy能够帮我们处理处理数值型数据,但是这还不够很多时候, ...