目录pd.set_index()设置复合索引设置复合索引 源码pd.set_index()设置复合索引设置复合
原创
2022-12-28 15:23:32
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0| 引言Pandas是基于NumPy的一种工具，该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas纳入了大量库和一些标准的数据模型，提供了高效地操作大型数据集所需的工具。Pandas提供了大量能使我们快速便捷地处理数据的函数和方法。1| 创建SeriesSeries是Pandas中最基本的对象，Series类似一种一维数组。事实上，Series基本上就是基于NumPy的数组对象来的。和NumPy
【导语】Pandas库的名字来源于3种主要数据结构开头字母的缩写：Panel,Dataframe,Series。其中Series表示一维数据，Dataframe表示二维数据，Panel表示三维数据。当数据高于二维时，一般却不用 Panel 表示，为什么呢？如果不用 Panel，又该怎么做呢？实际上，当数据高于二维时，我们一般用包含多层级索引的Dataframe进行表示，而不是使用Panel。原因是
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2024-03-25 10:43:59
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重新索引索引对象是无法进行修改的，重新索引并不是给索引重新命名，而是对索引重新排序Series重新排序后的索引 填充缺失值(method参数实现，ffill为向前填充，bfill为向后填充) DataFrame重新索引行 DataFrame重新索引列
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2024-07-23 18:43:00
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pandas 单索引列 与 多索引列MultiIndex 修改索引列名my_df = pd.DataFrame(columns=['a', 'b', 'c'])
my_df.set_index('a', inplace= True)
my_df.index # Index([], dtype='object', name='a')
my_df.index.name = 'A'
my_df.inde
原创
2023-07-22 15:19:32
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如何根据索引删除dataframe的多个列呢？ # 要删除的列，注意索引是从0开始的 x=[0,2,8,9,10,11,12] df.drop(d
原创
2022-07-18 17:27:12
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各位同学好，今天我向大家介绍一下pandas库中的索引操作--增、删。1. 增加1.1 对series操作方法一：在原有数据上增加，改变原有数据。Series名[新标签名] = 新标签名对应的值 创建Series类型数据ps1，它的标签为'a'到'e'，对应的值为0到4，原标签不存在'g'，使用ps1['
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2023-11-03 08:21:31
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pandas的数据格式最常用的为Series和DataFrame两种类型，以下分别对两种类型的索引和数据选取方式进行了总结整理。1、Series格式Series格式很简单，只有两列，一列索引，一列为值，按照是否自定义索引类型，分为两种情况进行讨论：1）默认索引类型，即由系统自动添加从0开始按序增加的索引import pandas as pd
ser=pd.Series(['Ohio', 'Col
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2023-11-06 15:32:00
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pandas——索引一、索引器1.表的列索引 _DataFrame[列名组成的列表]2.序列的行索引以字符串为索引的Series_Series[item的列表]_包含两端点以整数为索引的Series_Series[int的列表]_不包含右端点【WARNING】关于索引类型的说明3.表的行索引3.1基于元素_loc索引器`loc[*, *]`1.`*`为单个元素2.`*`为元素列表3.`*`为切片
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2024-04-04 15:30:08
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s = ['A', 'B', 'C', 'D'])df
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2020-10-24 09:48:44
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1.选中需要建立索引的文档内容，可以是某个词或短语。 2.执行“插入”→“引用”→“索引和目录”，打开“索引和目录”对话框。 3.切换到“索引”选项卡，单击“标记索引项”按钮(或在进行第一步操作后，按Alt+Shift+X组合键)，打开“标记索引项”对话框。选中的文本会自动出现在“主索引项”文本框中，用户可以对其编辑修改。其后的“所属拼音项”框，一般置空即可，如有特殊需要，可自定索引项的拼
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2024-02-13 12:57:29
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接上文：SQL Server On Linux（26）——SQL Server on Linux 性能（10）——列存储索引简介这次来做一个简单的实操演示 这次我们使用WideWorldImportersDW库来演示。 首先查一下哪些表用了聚集列存储索引：USE [wideworldimportersdw]
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SELECT OBJECT_NAME(object_id) as table_n
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2024-04-23 17:06:21
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sports = ['跑步', '打球', '打', '强', '壮', '体育', '运动员', '运动', '活动', '训练', '得分', '比赛', '参赛', '赢', '球'] found = NoAQ['question'].str.contains('|'.join(sports)
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2021-02-05 00:08:00
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1.准备solr6.6环境，这里我搭建了3台solr服务的环境
2.配置managed-schema，添加几个测试字段
<field name="literal.path" type="string" multiValued="false" indexed="true" stored="true"/>
<field
目录SeriesDataFrame DataFrame常用的方法loc：可以通过行索引查看一行数据读取文件(.csv)的方法删除一行或者一列的数据查看dataframe参数布尔索引筛选数据groupby 和 countreset_index() ：重置索引rename() ：修改列的索引名称sort_values('列名') 根据列中值的大小，从小到大排序 
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2024-02-19 02:29:33
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import numpy as np
from pandas import DataFrame, Series
import matplotlib.pyplot as plt
import pandas as pd
'''1.创建多层索引
1)隐式构造：最常见的方法是给DataFrame构造函数的index参数传递两个或更多的数组
'''
# Series也可以创建多层索引
s = Serie
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2023-09-04 15:31:37
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Pandas索引操作及高级索引索引对象Pandas 中的索引都是 Index 对象，又称索引对象，该对象是不可以进行修改的，以保证数据的安全。例如，创建一个 Series 类对象，为其制定索引，然后再对索引重新赋值后会提示“索引不支持可变操作”的错误信息，示例代码如下：ser_obj = pd.Series(range(5),index=['a','b','c','d','e'])
ser_ind
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2024-04-02 21:09:06
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一. loc方法的使用通过标签来获得1. 取点取单点取不连续的多个点2. 取行取单行取不连续的多行3. 取列取单列取不连续的多列4. 取连续的多行和不连续的多列二. iloc方法的使用通过位置来获取5. 取行取单行6. 取列取单列取不连续的多列7. 取多行和多列取不连续的多行和多列取...
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2022-12-28 15:28:43
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第2章 索引 import numpy as np import pandas as pd df = pd.read_csv('data/table.csv',index_col='ID') df.head() School Class Gender Address Height Weight Ma
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2021-08-06 09:43:41
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df =df.drop(columns=['A','B'])
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2023-05-18 17:08:20
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