pandas重新生成索引的方法

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: 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.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist() print(a) df如下所示,以上通过选取"BoolCol"取

如下所示: left1 = pd.DataFrame({'key':['a','b','a','a','b','c'],'value':range(6)}) right1 = pd.DataFrame({'group_val':[3.5,7]},index = ['a','b']) print(left1) print(right1) result = pd.merge(left1,right1,left_on='key',right_index=True) print(result) 层次化数

需要把一个从csv文件里读取来的数据集等距抽样分割,这里用到了列表表达式和dataframe.iloc 先生成索引列表: index_list = ['%d' %i for i in range(df.shape[0]) if i % 3 == 0] 在dataframe中选取 sample_df = df.iloc[index_list] 合起来 sample_df = df.iloc[['%d' %i for i in range(df.shape[0]) if i % 3 == 0]] 各

如下所示: In [1]: import pandas as pd ...: df=pd.DataFrame({"a":[1,2,3,4,5],"b":[5,4,3,2,1]}) In [2]: df Out[2]: a b 0 1 5 1 2 4 2 3 3 3 4 2 4 5 1 In [3]: df=df.sort_values(by="b") # 按照b列排序 In [4]: df Out[4]: a b 4 5 1 3 4 2 2 3

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,columns,values,dtypes,describe(),head(),tail() 统计属性Series: count(),value_counts(),前者是统计总数,后者统计各自value的总数 df.isnull() df的空值为True df.notnull() df的非空值为T

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=["a","a","b","b","c"]) print(s.index.is_unique) #False Series.index.is_unique为False表示索引重复. b.DataFrame索引重复判断

reindex更多的不是修改pandas对象的索引,而只是修改索引的顺序,如果修改的索引不存在就会使用默认的None代替此行.且不会修改原数组,要修改需要使用赋值语句. series.reindex() import pandas as pd import numpy as np obj = pd.Series(range(4), index=['d', 'b', 'a', 'c']) print obj d 0 b 1 a 2 c 3 dtype: int64 print obj.reinde

pandas提供了set_index方法可以将DataFrame的列(多列)变成行索引,通过reset_index方法可以将层次化索引的级别会被转移到列里面. 1.DataFrame的set_index方法 data = pd.DataFrame(np.arange(1,10).reshape(3,3),index=["a","b","c"],columns=["A","B","C"])

前言 最近在网上搜了许多关于pandas.DataFrame的操作说明,都是一些基础的操作,但是这些操作组合起来还是比较费时间去正确操作DataFrame,花了我挺长时间去调整BUG的.我在这里做一些总结,方便你我他.感兴趣的朋友们一起来看看吧. 一.创建DataFrame的简单操作: 1.根据字典创造: In [1]: import pandas as pd In [3]: aa={'one':[1,2,3],'two':[2,3,4],'three':[3,4,5]} In [4]: bb=

如下所示: >>> import numpy as np >>> import pandas as pd >>> index=np.array([2,4,6,8,10]) >>> data=np.array([3,5,7,9,11]) >>> data=pd.DataFrame({'num':data},index=index) >>> print(data) num 2 3 4 5 6 7 8 9