python 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

series是一个类似一维数组的对象。它由一组数据（各种numpy数据类型）和一组相关的数据标记（索引）组成。Dataframe是一种表格数据结构，它包含一组有序列。每列可以是不同的值类型（数值、字符串、布尔值）。

简述series和dataframe的特点？

在panda中创建空数据帧类似于创建空字典。

例如：empty=]1.数据帧（{“name”：“，“age”：“，“sex”：“}）如果要将一行数据插入到空中，可以使用相同的方法。

（1）首先，创建数据帧。请注意，您需要在此处添加index属性new

=1.数据帧（{“name”：“”，“age”：“”，“sex”：“”}，index=[“0”]）。

（2）然后，开始插值。ignore_u2;Index=true，它可以帮助您忽略索引并自动增加索引。

空。追加（新建，忽略索引=真）

（3）最重要的是，赋值为空。

空

=空。追加（new，ignore_u2;Index=true）

否则，永远不会写入数据。

python dataframe根据索引取值 dataframe删除索引

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