今天是pandas数据处理专题第三篇文章，我们来聊聊DataFrame中的索引。 上篇文章当中我们简单介绍了一下DataFrame这个数据结构的一些常见的用法，从整体上大概了解了一下这个数据结构。...我们使用切片，pandas会自动替我们完成索引对应位置的映射。 ? 但是索引对应的切片出来的结果是闭区间，这一点和Python通常的切片用法不同，需要当心。...总结 今天主要介绍了loc、iloc和逻辑索引在pandas当中的用法，这也是pandas数据查询最常用的方法，也是我们使用过程当中必然会用到的内容。建议大家都能深刻理解，把它记牢。...很多人在学习pandas的前期遇到最多的一个问题就是会把iloc和loc记混淆，搞不清楚哪个是索引查询哪个是行号查询。...曾经原本还有一个ix方法，可以兼顾iloc和loc的功能，既可以索引查询也可以行号查询。但是可惜的是，在pandas最新的版本当中这个方法已经被废弃了。
数据如下： 目的是修改index的1-0到1. 1. rename data = data.index.map(lambda x:x.replace('1-0...
Pandas-13.索引 索引运算符[]和属性运算符.可用的。...另外支持三种多轴索引： .ix()已废弃 索引运算符 对象 索引 描述 Series s[index] 标量值 DataFrame df[row_index, column_index] 标量对象 Panel...0.611385 e 1.047590 f -1.320031 g -1.058925 h 0.612909 Name: A, dtype: float64 ''' .loc() 读取标签索引...df.loc['a']>0) ''' A True B True C False D False Name: a, dtype: bool ''' .iloc() 读取数字索引...第一个位置索引是0 有以下访问方式： 整数 整数列表（左闭右开） Series值 读取前四行： print (df.iloc[:4]) ''' A B
索引排序-sort_index 针对Pandas中索引的排序功能介绍，详细内容参考官网： https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.DataFrame.sort_index.html...，表示根据指定的索引进行排序，可以是索引号，名称或者多个索引组成的列表 ascending：排序规则，默认是升序 inplace：表示是否原地修改；默认是False kind：表示选的排序算法 na_position...默认是last sort_remaining： 数据模拟 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame({"name":["Jimmy...1.0 150 guangzhou 28 John axis=1表示在列方向上进行排序；上面的列字段全部是字母，则根据它们的ASCII码表的大小来排序 参数ignore_index 默认情况是保留原索引...如果是设置成True，则行索引变成0,1,2…N-1 # 默认情况 df.sort_index(axis=1,ignore_index=False) .dataframe tbody tr
文章来源：Python数据分析 参考学习资料： http://pandas.pydata.org 1.什么是Pandas Pandas的名称来自于面板数据（panel data）和Python数据分析...获取数据和索引 ser_obj.index 和 ser_obj.values 示例代码： # 获取数据 print(ser_obj.values) # 获取索引 print(ser_obj.index...通过索引获取数据 ser_obj[idx] #通过索引获取数据 print(ser_obj[0]) print(ser_obj[8]) 运行结果： 10 18 4....通过列索引获取列数据（Series类型） df_obj[col_idx] 或 df_obj.col_idx 示例代码： # 通过列索引获取列数据 print(df_obj2['A']) print...：标签、位置和混合 Pandas的高级索引有3种 1. loc 标签索引 DataFrame 不能直接切片，可以通过loc来做切片 loc是基于标签名的索引，也就是我们自定义的索引名 示例代码
Python Pandas 高级教程：多级索引 Pandas 中的多级索引是一种强大的工具，用于处理具有多个维度或层次的数据。多级索引可以在行和列上创建层次结构，提供更灵活的数据表示和分析方式。...在本篇博客中，我们将深入介绍 Pandas 中的多级索引，通过实例演示如何应用这一功能。 1. 安装 Pandas 确保你已经安装了 Pandas。...导入 Pandas 库 在使用 Pandas 之前，首先导入 Pandas 库： import pandas as pd 3....总结 多级索引是 Pandas 中用于处理层次化数据的强大工具，通过多级索引，你可以更灵活地组织和分析数据。在实际应用中，多级索引常用于处理时间序列、多维度数据等场景。...希望这篇博客能够帮助你更好地理解和运用 Pandas 中的多级索引。
层次化索引是pandas的一项重要功能，它能使你在一个轴上有多个索引级别，也就是说，它能使你以低维度形式处理高维度数据，比如下面的代码： data = pd.Series(np.random.randn...1, 2, 3]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]]) 有了层次化索引之后...0.751478 c 1 -0.241329 2 -1.945047 d 2 0.460786 3 -0.411931 dtype: float64 DataFrame的行列索引都可以使用层次化索引...Colorado Green Red Green a 1 0 1 2 2 3 4 5 b 1 6 7 8 2 9 10 11 我们可以创建层次化索引...，sort_index中的level指定了根据哪个索引级别进行排序，sum等汇总统计函数中的level参数指定了根据哪个索引级别进行汇总统计： frame.sort_index(level = 0) frame.sum
01 前言 我们经常让Excel表格数据与Pandas的DataFrame数据做类比学习，而在实际的应用中，我们发现，关于数据的选择是很重要的一部分。...因此，本篇文章就简单介绍几种Pandas数据选择的方法，用最少的知识点，解决最重要的问题。 02 loc和iloc 在对Pandas数据进行操作时，最常用的就是选择部分行和列。...首先为loc，这个根据行和列索引名称来进行选择，例如下面的数据。行索引就是0到6，列索引就是name、course和score。 ? 其用法为loc[行索引，列索引]。...data.loc[:,'score'] 获取第3行（其实是第四行，Python索引从0开始），可用以下代码。...布尔选择有与或非，分别用&，|，~来实现，例如获取李四和王五的成绩单。
Pandas索引的基本属性 对10种单层索引的常用操作，文末有汇总的常见属性，建议收藏！...10种索引 快速回顾Pandas中10种单层索引的创建： pd.Index In [1]: import pandas as pd import numpy as np In [2]: # 指定类型和名称...Out[38]: True In [39]: s2.is_integer() Out[39]: True In [40]: s6.is_integer() Out[40]: False 属性汇总 对Pandas...需要注意的是针对行索引的属性同样适用于列属性columns，因为它们二者都是同属于Pandas中的index对象。...追加索引 s.ravel # 索引拉成一维 s.fillna # 填充缺失的索引 s.set_names("new_name") # 给索引重命名
请思考： 1 pandas的数据结构有哪些？ 2 pandas如何读取csv格式的数据？ 3 pandas如何获取数据子集？...二 pandas的数据结构 pandas提供两种数据结构，一种是序列，一种是数据框。序列是一维数据集，数据框是二维数据集。 ?...三 pandas获取数据子集方法 iloc：使用观察或者列名的位置获取切片 loc：使用观察或者列明的标签获取切片 四 获取数据子集范例 1 序列子集获取 代码 1import numpy as np...2.2 从数据框获取部分观察 代码 1collge.iloc[[60, 90, 3]] ?...，本文介绍pandas获取数据子集的方法，并且举例说明了iloc和loc的差异和使用。
今天我们来讨论 Pandas 中的 reset_index() 方法，包括为什么我们需要在 Pandas 中重置 DataFrame 的索引，以及我们应该如何应用该方法 在本文我们将使用 Kaggle...上的数据集样本 Animal Shelter Analytics 来作为我们的测试数据 Pandas 中的 Reset_Index() 是什么？...如果我们使用 Pandas 的 read_csv() 方法读取 csv 文件而不指定任何索引，则生成的 DataFrame 将具有默认的基于整数的索引，第一行从 0 开始，随后每行增加 1： import...pandas as pd import numpy as np df = pd.read_csv('Austin_Animal_Center_Intakes.csv').head() df Output...DataFrame 索引，并将旧索引转换为与旧索引同名的新列（或名称索引）。
层次化索引是pandas的一项重要功能，它能使你在一个轴上有多个索引级别，也就是说，它能使你以低维度形式处理高维度数据，比如下面的代码： data = pd.Series(np.random.randn...], [1, 2, 3]], labels=[[0, 0, 0, 1, 1, 1, 2, 2, 3, 3], [0, 1, 2, 0, 1, 2, 0, 1, 1, 2]]) 有了层次化索引之后...0.751478 c 1 -0.2413292 -1.945047 d 2 0.4607863 -0.411931 dtype: float64 DataFrame的行列索引都可以使用层次化索引...Colorado Green Red Green a 1 0 1 2 2 3 4 5 b 1 6 7 8 2 9 10 11 我们可以创建层次化索引...，sort_index中的level指定了根据哪个索引级别进行排序，sum等汇总统计函数中的level参数指定了根据哪个索引级别进行汇总统计： frame.sort_index(level = 0) frame.sum
重建索引会更改DataFrame的行列标签，以实现类似操作： 重新排序现有数据，以匹配一组新的标签 在没有标签数据的标签位置插入缺失（NA）标识 重建索引与其他对象对齐 重建一个对象的索引，轴被重建为和另一个对象相同...填充时重新加注 reindex()可以添加参数method，指定填充方法： pad/ffill - 向前填充 bfill / backfill - 向后填充 nearest - 从最近的索引值填充...1.524848 3 -0.266685 -0.511846 1.524848 4 -0.266685 -0.511846 1.524848 5 -0.266685 -0.511846 1.524848 重建索引时的填充限制...limit参数在重建索引时提供填充的控制，限制指定连续匹配的次数： df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns=['col1','col2','col3
columns=['Height','Height','Gender','Average']).head() 同时为index和columns传入原始index和columns 的真子集, 同样可以实现获取原始...使用表内列作为索引： df.head() 将df的列设置为索引, 参数 drop 默认丢弃原来的索引。...(也就是次级索引)重置为列, 原来的次级索引名作为列索引的编号为0(也就是列索引的顶级索引),这时该列的次级列索引为空。...是针对多级索引的方法，作用是修改某一层索引的索引名(index.name)，而不是索引的索引值(索引标签) 这里为index和columns传入的均是一个字典,键为原来的索引名称,值为新的索引名称。...，要想修改特定级别的索引的索引值(比如次级索引中的A,修改为a)，需要如何修改？
作者：闫钟峰，Datawhale优秀学习者 寄语：本文介绍了创建多级索引、多层索引切片、多层索引中的slice对象、索引层的交换等内容。 创建多级索引 1....多层索引切片 使用第一层的索引,会把该索引下的所有行都选中,除非该索引的二级索引只有一个,否则返回行数不会等于一行。...df_using_mul.loc['C_1'] 如何获取次级索引为指定值的行??...* from df_using_mul where Address = 'street_1' 对原始df使用query可以获取同样的行 df.query('Address=="street_1"')...第二个参数指定需要重排索引的轴,0表示行轴,也就是重排行索引的层级。
作者：Peter 编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家一片关于Pandas的基本文章：9种你必须掌握的Pandas索引。...在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。 [e6c9d24ely1h0dalinfwhj20lu08e3yq.jpg] 官网学习地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见的...10种索引，以及如何创建它们。...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： [e6c9d24ely1h0gmuv2wmmj20x60detah.jpg] pandas.Index
索引 import pandas as pd ser=pd.Series(range(0,10,2)) print(ser) 0 0 1 2 2 4 3 6 4 8 dtype...: int64 通过索引值或索引标签获取数据 通过index查看索引值 print(ser.index) RangeIndex(start=0, stop=5, step=1) 自定义索引值 ser.index...=['a','b','c','d','f'] print(ser) a 0 b 2 c 4 d 6 f 8 dtype: int64 通过索引值和索引标签获取数据 print...6 c 7 b 8 a 9 dtype: int64 a 10 b 10 c 10 d 10 f 10 g 10 dtype: int64 利用pandas...查询数据 import pandas as pd stu_dic={ 'name':['a','b','c','d','e','f','g','h'], 'age':[18,15,45,56,89,78,45,12
认识Pandas的10大索引 索引在我们的日常中其实是很常见的，就像： 一本书有自己的目录和具体的章节，当我们想找某个知识点，翻到对应的章节即可； 也像图书馆中的书籍被分类成文史类、技术类、小说类等，再加上书籍的编号...因此，基于实际需求出发创建的索引对我们的业务工作具有很强的指导意义。在Pandas中创建合适的索引则能够方便我们的数据处理工作。...官网学习地址：https://pandas.pydata.org/docs/reference/api/pandas.Index.html 下面通过实际案例来介绍Pandas中常见的10种索引，以及如何创建它们...pd.Index Index是Pandas中的常见索引函数，通过它能够构建各种类型的索引，其语法为： pandas.Index( data=None, # 一维数组或者类似数组结构的数据 dtype...( data=None, # 生成索引的数据 dtype=None, # 索引类型，默认是int64 copy=False, # 是否生成副本 name=None) # 使用名称
示例 重建索引与其他对象对齐 填充时重新加注 重建索引时的填充限制 重命名 重新索引会更改DataFrame的行标签和列标签。重新索引意味着符合数据以匹配特定轴上的一组给定的标签。...可以通过索引来实现多个操作: 重新排序现有数据以匹配一组新的标签 在没有标签数据的标签位置插入缺失值(NA)标记 示例 import pandas as pd import numpy as np N...有时可能希望采取一个对象和重新索引，其 轴 被标记为与另一个对象相同 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.random.randn...制参数在重建索引时提供对填充的额外控制。...限制指定连续匹配的最大计数 import pandas as pd import numpy as np df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(6,3),columns
参考链接： Pandas的布尔索引 一、索引器 表的列索引 列索引是最常见的索引形式，一般通过 [] 来实现。...通过 [列名] 可以从 DataFrame 中取出相应的列，返回值为 Series ，例如从表中取出姓名一列： df = pd.read_csv("E:/document/python学习笔记/pandas...学习/learn_pandas.csv", usecols=['School','Grade','Name','Gender','Weight','Transfer']... 索引层的交换和删除 为了方便理解交换的过程，这里构造一个三级索引的例子： import numpy as np import pandas as pd np.random.seed(0) L1,L2...，那么 pandas 会直接重新生成一个默认索引： print(df_new.reset_index()) # A D B C # 0 a W P 1 # 1 a X Q 2
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