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在pandas中,如何创建按id索引的dataframe,并为每个外观创建具有单独内容的列?

在pandas中,可以使用DataFrame类来创建按id索引的dataframe,并为每个外观创建具有单独内容的列。具体步骤如下:

  1. 导入pandas库:import pandas as pd
  2. 创建一个字典,其中键是列名,值是列表,列表中的每个元素对应每个外观的内容。例如:
  3. 创建一个字典,其中键是列名,值是列表,列表中的每个元素对应每个外观的内容。例如:
  4. 使用字典创建dataframe,并将'id'列设置为索引列:
  5. 使用字典创建dataframe,并将'id'列设置为索引列:
  6. 这将创建一个按'id'索引的dataframe,并为每个外观创建具有单独内容的列。

完整的代码示例如下:

代码语言:txt
复制
import pandas as pd

data = {'id': [1, 2, 3],
        '外观1': ['内容1', '内容2', '内容3'],
        '外观2': ['内容4', '内容5', '内容6']}

df = pd.DataFrame(data).set_index('id')

这样,你就创建了一个按id索引的dataframe,并为每个外观创建了具有单独内容的列。

注意:以上答案中没有提及任何特定的云计算品牌商,如有需要,请自行参考相关文档或搜索引擎进行查询。

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