dataframe设置行列索引 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：

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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。

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boolcol attr

10 1 22

20 2 33

30 3 22

40 3 44

50 4 66

][30

可以对列进行操作，只需使用apply方法即可。具体分析如下：前提：加载numpy，pandas和series，dataframe，生成一个3乘3的dataframe，命名frame，使用frame的第二列生成series，命名series 1。此外，框架.添加（series1，axis=0）。减法：sub分别尝试不填充和填充以比较效果。乘法，帧.mul（系列1，轴=0），除法，框架.div（series1，axis=0）。这里的序列是由dataframe的一列生成的，因此不存在找不到索引的情况。如果找不到索引，则生成并集，缺少的值为Nan。四个算术运算的括号中有一个参数axis=0，表示索引按行匹配并在列上广播。发展：Python是目前最流行、最简单、应用最广泛的编程语言，应该在大数据时代学习。其中，pandas是Python中最经典的库之一。

python中，dataframe或series对象可以对列进行运算么（加减乘除）？比如某一列全部“ 1”？

1. 前提：加载numpy、pandas和series、dataframe。生成一个序列并删除索引为“C”的项，如图所示。

2. 如果要连续删除多个指定项，可以在下拉列表中添加这些项的列表。

3. 接下来，让我们看看dataframe如何删除数据，并将其转换为具有四行四列的DF1。

4. 如果你直接使用DF1。Drop（[“Beijing”、“Shanghai”]），可以删除索引为“Beijing”、“Shanghai”的数据。这就完成了操作。

dataframe设置行列索引 dataframe获取某一列 dataframe获取索引值

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