python數(shù)據(jù)處理之如何修改索引和行列
更新時間：2023年02月20日 16:48:09 作者：B.Bz
這篇文章主要介紹了python數(shù)據(jù)處理之如何修改索引和行列問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
python如何修改索引和行列
修改索引
修改索引之前是自動生成的索引：
使用set_index('以xx字段為索引',inplace=True)設(shè)置索引：
inplace為True不用給新變量賦值，使用舊的變量名發(fā)現(xiàn)索引就已經(jīng)被改變
打開文件時就生成索引：
index_col='以xx字段為索引'
重置索引：
reset_index()
DataFrame修改行名和列名
通過rename方法修改：
提取index和columns屬性修改再賦值：
DataFrame添加、刪除和插入隊列
添加：
movie = pd.read_csv('../data/movie.csv')
# 添加新列，并賦值 DataFrame['新列名'] = (值)
movie['new_name'] = (movie['movie_title'] + '----'+ movie['country'])
刪除：
# 刪除列
movie = movie.drop('new_name',axis='columns')
# 刪除行
movie = movie.drop('索引',axis='index')
插入：
DataFrame.insert(loc='下標',column='列名',value='值')
python索引設(shè)置
在Python中如果沒有原始索引，會默認從0開始的自然數(shù)作為索引。
給df表傳入索引
#傳入列宿索引 df.columns = ["name","age","grade","height","time"] #傳入行索引 df.inex = [1,2,3,4,5,6] #傳入的行列索引必須與行列數(shù)相同，否則報錯
df中重置行索引
df.set_index("age")
#講age列當做行索引，可傳入多列，形成層次化索引
reset_index(level = None,drop = False,inplace = False) ? #將層次化索引重置
level:指定要講層次化索引的第幾級別轉(zhuǎn)化為columns,默認全部轉(zhuǎn)化
drop:指定是否闡述原索引，默認為False
inplace：指定是否修改原數(shù)據(jù)表，默認為False
#reset_index常用于數(shù)據(jù)分組及透視表中重命名索引
#重命名列索引，以字典的形式傳入原列名和新列名
df.rename(columns = {"old":"new","age":"new_age"})
#重命名行索引，與上同
df.rename(index = {})
#行列索引同時修改
df.rename(columns = {},index = {})總結(jié)
以上為個人經(jīng)驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
Windows上配置Emacs來開發(fā)Python及用Python擴展Emacs
這篇文章主要介紹了Windows上配置Emacs來開發(fā)Python及用Python擴展Emacs的方法,Emacs與Vim并稱為開發(fā)者手中最強大的兩款文本編輯器,需要的朋友可以參考下2015-11-11
這篇文章主要介紹了python性能測量工具cProfile使用解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下2019-09-09
這篇文章主要介紹了使用python如何實現(xiàn)泛型函數(shù)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教2022-09-09
這篇文章主要介紹了Python?變量類型實例詳解，基于變量的數(shù)據(jù)類型，解釋器會分配指定內(nèi)存，并決定什么數(shù)據(jù)可以被存儲在內(nèi)存中，接下來更多詳細內(nèi)容需要的小伙伴可以參考下面文章，希望對你有所幫助2022-02-02
這篇文章主要介紹了詳解在Python和IPython中使用Docker,Docker是一個吸引人的新系統(tǒng),可以用來建立有趣的新技術(shù)應用,特別是云服務相關(guān)的,需要的朋友可以參考下2015-04-04
今天小編就為大家分享一篇Python 腳本的三種執(zhí)行方式小結(jié)，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2019-12-12
python3解析庫BeautifulSoup4的安裝配置與基本用法
簡單來說，BeautifulSoup就是Python的一個HTML或XML的解析庫，我們可以用它來方便地從網(wǎng)頁中提取數(shù)據(jù)，下面這篇文章主要給大家介紹了關(guān)于python3解析庫BeautifulSoup4的安裝配置與基本用法的相關(guān)資料，需要的朋友可以參考下2018-06-06
Python自動創(chuàng)建Markdown表格使用實例探究
Markdown表格是文檔中整理和展示數(shù)據(jù)的重要方式之一,然而,手動編寫大型表格可能會費時且容易出錯,本文將介紹如何使用Python自動創(chuàng)建Markdown表格,通過示例代碼詳細展示各種場景下的創(chuàng)建方法,提高表格生成的效率2024-01-01
這篇文章主要介紹了python 使用while寫猜年齡小游戲過程解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細，對大家的學習或者工作具有一定的參考學習價值,需要的朋友可以參考下2019-10-10
django model 條件過濾 queryset.filter(**condtions)用法詳解
這篇文章主要介紹了django model 條件過濾 queryset.filter(**condtions)用法詳解，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-05-05