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这篇CFSDN的博客文章好习惯!pandas 8 个常用的 index 设置由作者收集整理,如果你对这篇文章有兴趣,记得点赞哟.
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在数据处理时,经常会因为index报错而发愁。不要紧,本次来和大家聊聊pandas中处理索引的几种常用方法.
很多情况下,我们的数据源是 CSV 文件。假设有一个名为的文件data.csv,包含以下数据.
默认情况下,pandas将会创建一个从0开始的索引行,如下:
但是,我们可以在导入过程中通过将index_col参数设置为某一列可以直接指定索引列.
当然,如果已经读取数据或做完一些数据处理步骤后,我们可以通过set_index手动设置索引.
这里有两点需要注意下.
1. set_index方法默认将创建一个新的 DataFrame。如果要就地更改df的索引,需要设置inplace=True.
2. 如果要保留将要被设置为索引的列,可以设置drop=False.
在处理 DataFrame 时,某些操作(例如删除行、索引选择等)将会生成原始索引的子集,这样默认的数字索引排序就乱了。如要重新生成连续索引,可以使用reset_index方法.
通常,我们是不需要保留旧索引的,因此可将drop参数设置为True。同样,如果要就地重置索引,可设置inplace参数为True,否则将创建一个新的 DataFrame.
groupby分组方法是经常用的。比如下面通过添加一个分组列team来进行分组.
默认情况下,分组会将分组列编程index索引。但是很多情况下,我们不希望分组列变成索引,因为可能有些计算或者判断逻辑还是需要用到该列的。因此,我们需要设置一下让分组列不成为索引,同时也能完成分组的功能.
有两种方法可以完成所需的操作,第一种是用reset_index,第二种是在groupby方法里设置as_index=False。个人更喜欢第二种方法,它只涉及两个步骤,更简洁.
当用sort_value排序方法时也会遇到这个问题,因为默认情况下,索引index跟着排序顺序而变动,所以是乱雪。如果我们希望索引不跟着排序变动,同样需要在sort_values方法中设置一下参数ignore_index即可.
删除重复项和排序一样,默认执行后也会打乱排序顺序。同理,可以在drop_duplicates方法中设置ignore_index参数True即可.
当我们有了一个 DataFrame 时,想要使用不同的数据源或单独的操作来分配索引。在这种情况下,可以直接将索引分配给现有的 df.index.
数据导出到 CSV 文件时,默认 DataFrame 具有从 0 开始的索引。如果我们不想在导出的 CSV 文件中包含它,可以在to_csv方法中设置index参数.
如下所示,导出的 CSV 文件中,索引列未包含在文件中.
其实,很多方法中都有关于索引的设置,只不过大家一般比较关心数据,而经常忽略了索引,才导致继续运行时可能会报错。以上几个高频的操作都是有索引设置的,建议大家平时用的时候养成设置索引的习惯,这样会节省不少时间.
原文地址:https://mp.weixin.qq.com/s/n7n9mrkLL9LjPXOFDrwprg 。
最后此篇关于好习惯!pandas 8 个常用的 index 设置的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于好习惯!pandas 8 个常用的 index 设置的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章,希望大家以后支持我的博客! 。
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我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!