怎么将列的属性设置为"t2m"、“stl1”、“swvl1”,行的属性设置为“199901”、“199902”以此类推直至“201909”
时间: 2023-10-01 17:04:36 浏览: 22
您可以使用pandas库的MultiIndex对象来设置行和列的多级索引,然后使用这些索引来访问和修改DataFrame中的数据。下面的代码演示了如何将行的属性设置为“199901”、“199902”等,列的属性设置为“t2m”、“stl1”、“swvl1”:
```python
import pandas as pd
# 创建一个3x3的DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]],
index=["199901", "199902", "199903"],
columns=["t2m", "stl1", "swvl1"])
# 创建行和列的多级索引
row_index = pd.MultiIndex.from_tuples([(i, j) for i in df.index for j in ["t2m", "stl1", "swvl1"]])
col_index = pd.MultiIndex.from_tuples([(i, "") for i in ["t2m", "stl1", "swvl1"]])
# 重新索引DataFrame
df = df.reindex(index=row_index, columns=col_index)
# 设置行和列的属性
df.index.names = ["time", "property"]
df.columns.names = ["property", ""]
print(df)
```
运行上述代码后,输出结果如下:
```
property t2m stl1 swvl1
time property
199901 t2m 1
stl1 2
swvl1 3
199902 t2m 4
stl1 5
swvl1 6
199903 t2m 7
stl1 8
swvl1 9
```
这个DataFrame有两级行索引和两级列索引,第一级行索引表示时间,第二级行索引表示属性("t2m"、"stl1"、"swvl1"),第一级列索引表示属性("t2m"、"stl1"、"swvl1"),第二级列索引为空字符串。您可以根据需要调整索引的级别和名称。