dataframe設置行列索引 pandas.dataframe怎么把列變成索引？
pandas.dataframe怎么把列變成索引？在數(shù)據(jù)幀中，根據(jù)一定的條件，我們可以得到符合要求的行元素的位置。代碼如下：[Python]查看純拷貝DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“BoolCol”：[1，2
pandas.dataframe怎么把列變成索引？
在數(shù)據(jù)幀中，根據(jù)一定的條件，我們可以得到符合要求的行元素的位置。
代碼如下：
[Python]查看純拷貝
DF=pd.數(shù)據(jù)幀（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，
index=[10,20,30,40,50]）打?。╠f）
a=df[（df.BoolCol==3)&安培（數(shù)據(jù)框?qū)傩?=22)]. 索引.tolist（）
打?。╝）
DF如下所示。上面，通過選擇“boolcol”值為3，“attr”值為22的行，我們可以得到該行在DF中的位置
注意：返回的位置是索引列表，根據(jù)索引的不同而不同。這很容易成為數(shù)組中的默認下標。
[Python]查看純拷貝
boolcol attr
10 1 22
20 2 33
30 3 22
40 3 44
50 4 66
][30
可以對列進行操作，只需使用apply方法即可。具體分析如下：前提：加載numpy，pandas和series，dataframe，生成一個3乘3的dataframe，命名frame，使用frame的第二列生成series，命名series 1。此外，框架.添加（series1，axis=0）。減法：sub分別嘗試不填充和填充以比較效果。乘法，幀.mul（系列1，軸=0），除法，框架.div（series1，axis=0）。這里的序列是由dataframe的一列生成的，因此不存在找不到索引的情況。如果找不到索引，則生成并集，缺少的值為Nan。四個算術運算的括號中有一個參數(shù)axis=0，表示索引按行匹配并在列上廣播。發(fā)展：Python是目前最流行、最簡單、應用最廣泛的編程語言，應該在大數(shù)據(jù)時代學習。其中，pandas是Python中最經(jīng)典的庫之一。
python中，dataframe或series對象可以對列進行運算么（加減乘除）？比如某一列全部“ 1”？
1. 前提：加載numpy、pandas和series、dataframe。生成一個序列并刪除索引為“C”的項，如圖所示。
2. 如果要連續(xù)刪除多個指定項，可以在下拉列表中添加這些項的列表。
3. 接下來，讓我們看看dataframe如何刪除數(shù)據(jù)，并將其轉(zhuǎn)換為具有四行四列的DF1。
4. 如果你直接使用DF1。Drop（[“Beijing”、“Shanghai”]），可以刪除索引為“Beijing”、“Shanghai”的數(shù)據(jù)。這就完成了操作。