文章目录
- 行索引:
list(df.index)
- 列索引:
list(df.index)
完整实验:
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,100, size = (4,4)), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
df
wx5cf7b29acc63c ©著作权
list(df.index)
list(df.index)
完整实验:
df = pd.DataFrame(data = np.random.randint(0,100, size = (4,4)), columns = ['A', 'B', 'C', 'D'])
df
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构造DataFramefrom
导读:pandas中最常用的数据结构是DataFrame,而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式,包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。 惯例开局一张图 01 索引简介与样例数据S
介绍本文将讨论使用iloc处理具有大量列的数据集的一些技巧和捷径。即使您有使用iloc的经验,也应该学习一些有用的技巧来加快自己的分析速度,并避免在代码中键入很多列名。为什么我们关心选择列?在许多标准数据科学示例中,列的数量相对较少。现实生活中的数据集很杂乱,通常包括很多额外的(可能是不必要的)列。在数据科学问题中,由于以下一个或多个原因,您可能需要选择列的子集:将数据过滤为仅包括相关列
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