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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。 您可能感兴趣的文章: python 读取文本中数据并转化为 DataFrame 的实例pandas修改 DataFrame 列名的方法pandas系列之 DataFrame 行列数据筛选实例 Python DataFrame 的某 一列 作为 index 的方法 python 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 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。 您可能感兴趣的文章:pandas系列之 DataFrame 行列数据筛选实例pandas. DataFrame 删除/选取含有特定数值的行或列实例 python 中p