pandas重新设置列索引 pandas.dataframe怎么把列变成索引？

pandas.dataframe怎么把列变成索引？

在数据帧中，根据一定的条件，我们可以得到符合要求的行元素的位置。

代码如下：

[Python]查看纯拷贝

DF=pd.数据帧（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，

index=[10,20,30,40,50]）打印（df）

a=df[（df.BoolCol==3)&安培（数据框属性==22)]. 索引.tolist（）

打印（a）

DF如下所示。上面，通过选择“boolcol”值为3，“attr”值为22的行，我们可以得到该行在DF中的位置

注意：返回的位置是索引列表，根据索引的不同而不同。这很容易成为数组中的默认下标。

[Python]查看纯拷贝

boolcol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

][30

今天，我想消除panda中的重复行。我找了很久才找到相关的函数

让我们先看一个小例子][Python]view plain copy

来自panda import系列，dataframe

data=dataframe（{“k”：[1，1，2，2]}）

打印数据

IsDuplicated=数据。重复（）

打印重复

打印类型（重复）

数据=data.drop复制（）

打印数据

执行结果是：

[Python]查看纯拷贝

k

0 1

1

2 2

32

[Python]查看纯拷贝

0 false

1 true

2 false

3 true

[Python]查看纯拷贝

k

0 1

2 2

dataframe的duplicated方法返回一个布尔序列，指示每行是否重复。

And drop_u2;replications方法，用于返回删除重复行的数据帧

这两个方法将判断所有列，您还可以指定一些列来判断重复项。

例如，您要对名为K2的列进行重复数据消除data.drop重复（[“k2”]）

pandas重新设置列索引 pandas获取行索引 pandas怎么将索引改成一列

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