.columns)
X2.columns=[p1[i]+"-"+str(i) for i in range(len(p1))]
当然也可以对图例标签进行自定义设置区分,具体参见推文Python图表自定义设置...Q5、如何对数据框进行任意行列增、删、改、查操作
df1=df.copy() #复制一下
# 增操作
#普通索引,直接传入行或列
# 在第0行添加新行
df1.loc[0] = ["F","1月",...100,50,30,10,10]
# 在第0列处添加新列
df1.insert(0, '建筑编码',[1,2,2,3,4,4,5])
df1.loc[:,"new"] = np.arange(7)...'建筑编码1|建筑名称') # DataFrame类型 按照原列序
df5_7=df5[df5.电耗量 > 80]# 选择df5.电耗量中>80的行
# df5[df5.建筑名称.isin(['B...库中使用.where()函数
# df5_13=df5.where((df5.月份=="1月")&(df5.动力用电>5)).dropna(axis=0)
# 或pandas库中的query()函数
df