pandas里面set_axis()参数讲解

pandas中的set_axis()方法用于更改轴标签，其参数如下：

1. labels：新的轴标签，可以是一个列表或一个pandas索引对象。

2. axis：指定要更改标签的轴，可以是0或1，0表示行轴，1表示列轴，默认为0。

3. inplace：是否在原DataFrame或Series上进行操作，若为True，则直接修改原数据，否则生成一个新的DataFrame或Series，默认为False。

示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
print(df)
#    A  B
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  6

# 修改列标签
df = df.set_axis(['C', 'D'], axis=1, inplace=False)
print(df)
#    C  D
# 0  1  4
# 1  2  5
# 2  3  6

# 修改行标签
df = df.set_axis([10, 11, 12], axis=0, inplace=False)
print(df)
#     C  D
# 10  1  4
# 11  2  5
# 12  3  6

相关问题

pandas set_index inplace 参数的意思

`set_index()` 是 Pandas 中用于设置索引的函数，它用于将某些列或者列的组合作为索引，并返回一个新的 DataFrame。`set_index()` 函数可以设置多个索引，也可以设置单个索引。`inplace` 参数是一个可选参数，它用于指定是否在原始 DataFrame 上进行操作。

如果 `inplace=True`，则会在原始 DataFrame 上进行操作，即直接修改原始 DataFrame 的索引，并返回 `None`。这种情况下，不需要将结果赋值给一个新的变量。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
df.set_index('A', inplace=True)

这个代码会将 `A` 列作为索引，直接修改原始 DataFrame，并将其赋值给 `df`。现在，`df` 的索引为 `[1, 2, 3]`。

如果 `inplace=False`，则会返回一个新的 DataFrame，并保留原始 DataFrame 不变。这种情况下，需要将结果赋值给一个新的变量。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})
new_df = df.set_index('A', inplace=False)

这个代码会将 `A` 列作为索引，返回一个新的 DataFrame，并将其赋值给 `new_df`。现在，`df` 的索引仍然为 `[0, 1, 2]`，而 `new_df` 的索引为 `[1, 2, 3]`。

总之，`inplace` 参数用于指定是否在原始 DataFrame 上进行操作。如果 `inplace=True`，则会在原始 DataFrame 上进行操作，并返回 `None`；如果 `inplace=False`，则会返回一个新的 DataFrame，并保留原始 DataFrame 不变。

pandas.read_csv 参数说明

pandas.read_csv 是一个用于读取 CSV 文件的函数，它有很多参数可以调整。其中一些常用的参数包括：文件路径、分隔符、列名、缺失值标记、数据类型、行数等。你可以根据具体需求来选择不同的参数。