作者 |东哥起飞来源 |
Python
数据科学在数据处理时,经常会因为
index
报错而发愁。不要紧,本次来和大家聊聊pandas中处理索引的几种常用方法。1.读取时指定索引列很多情况下,我们的数据源是 CSV 文件。假设有一个名为的文件data.csv,包含以下数据。date,temperature,humidity
07/01/21,95,50
07/02/21,94...
主要参数:
keys:需要设置为
index
的列名
drop:True or False。在将原来的列设置为
index
,是否需要删除原来的列。默认为True,即删除(Delete columns to be used as the new
index
.)
append:True or False。新的
index
设置之后,是否要删除原来的
index
。默认为True。(Whether to append
playerIds =salaries_2016['playerID'].tolist()
data[‘列名’].tolist()
以上这篇
DataFrame
将某列数据转为数组的方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。
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DataFrame
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DataFrame
的某
一列
作为
index
的方法
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DataFram
filename="Example.csv"
with open(filename) as f:
render=csv.reader(f) # reader(迭代器对象)--> 迭代器对象
header_row = next(render)
print(header_row)
print(len(h...
df.loc[df['columnName']=='the value']
以上这篇根据
DataFrame
某
一列
的值来选择具体的某一行方法就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考,也希望大家多多支持软件开发网。
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