python數(shù)據(jù)處理之如何修改索引和行列
更新時(shí)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(jià)值，希望對大家有所幫助。如有錯(cuò)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(shí)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(duì)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(biāo)',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(rèn)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(bào)錯(cuò)
df中重置行索引
df.set_index("age")
#講age列當(dāng)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(rèn)全部轉(zhuǎn)化
drop:指定是否闡述原索引，默認(rèn)為False
inplace：指定是否修改原數(shù)據(jù)表，默認(rèn)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(shí)修改
df.rename(columns = {},index = {})總結(jié)
以上為個(gè)人經(jīng)驗(yàn)，希望能給大家一個(gè)參考，也希望大家多多支持腳本之家。
相關(guān)文章
這篇文章主要介紹了python如何用moviepy對視頻進(jìn)行簡單的處理，幫助大家更好的利用python處理視頻，感興趣的朋友可以了解下2021-03-03
python3獲取控制臺輸入的數(shù)據(jù)的具體實(shí)例
在本篇內(nèi)容里小編給大家分享的是一篇關(guān)于python3獲取控制臺輸入的數(shù)據(jù)的具體實(shí)例內(nèi)容，需要的朋友們可以學(xué)習(xí)下。2020-08-08
Pytorch通過保存為ONNX模型轉(zhuǎn)TensorRT5的實(shí)現(xiàn)
這篇文章主要介紹了Pytorch通過保存為ONNX模型轉(zhuǎn)TensorRT5的實(shí)現(xiàn)，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2020-05-05
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python中數(shù)據(jù)容器的相關(guān)資料，文中的示例代碼講解詳細(xì)，對我們學(xué)習(xí)Python有一定的幫助，感興趣的可以了解一下2022-11-11
這篇文章主要介紹了Python 可視化神器Plotly詳解,本文給大家介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或工作具有一定的參考借鑒價(jià)值，需要的朋友可以參考下2020-12-12
對python實(shí)現(xiàn)二維函數(shù)高次擬合的示例詳解
今天小編就為大家分享一篇對python實(shí)現(xiàn)二維函數(shù)高次擬合的示例詳解，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-12-12
利用Python寫個(gè)摸魚監(jiān)控進(jìn)程
繼打游戲、看視頻等摸魚行為被監(jiān)控后，現(xiàn)在打工人離職的傾向也會被監(jiān)控。今天就帶大家領(lǐng)略一下怎么寫幾行Python代碼，就能監(jiān)控電腦，感興趣的可以學(xué)習(xí)一下2022-02-02
Python3利用Qt5實(shí)現(xiàn)簡易的五子棋游戲
這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了Python3利用Qt5實(shí)現(xiàn)簡易的五子棋游戲，文中示例代碼介紹的非常詳細(xì)，具有一定的參考價(jià)值，感興趣的小伙伴們可以參考一下2022-05-05
下面小編就為大家分享一篇Python獲取指定字符前面的所有字符方法，具有很好的參考價(jià)值，希望對大家有所幫助。一起跟隨小編過來看看吧2018-05-05
K-means算法是很典型的基于距離的聚類算法，采用距離作為相似性的評價(jià)指標(biāo)，即認(rèn)為兩個(gè)對象的距離越近，其相似度就越大，本文介紹python實(shí)現(xiàn)k-means算法，需要的小伙伴可以參考一下2022-01-01