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

浏览量:1209 时间:2021-03-12 01:10:48 作者:admin

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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