='float64')
在创建的时候指定名称name和数据类型dtype:
In 4:
# 指定类型和名称
pd.Index([1,2,3,4],
dtype="float64",...pd.Index({"x","y","z"})
Out7:
Index(['z', 'x', 'y'], dtype='object')
pd.RangeIndex
生成一个区间内的索引,主要是基于Python...stop=8, step=2)
In 11:
list(pd.RangeIndex(0,8,2))
将结果用list显示出来,没有包含stop的值8:
Out11:
[0, 2, 4, 6]
下面的案例中将步长改成...pd.date_range("2022-01-01",periods=6, freq="Q")
显示的结果中以一个季度-3个月为频率:
Out39:
DatetimeIndex(
['2022-03...[Q-DEC]',
freq='Q-DEC')
生成pd.PeriodIndex对象的方式3:利用date_range函数先生成DatetimeIndex对象
In 48:
data = pd.date_range