DataFrame是二维带索引的数组,索引可自定义
时间: 2023-07-07 09:20:06 浏览: 53
是的,`DataFrame` 是一个二维带索引的数组,其中每个行和列都有一个索引,而这些索引可以自定义。`DataFrame` 的行索引和列索引通常分别称为 `index` 和 `columns`。
可以通过 `pd.DataFrame()` 函数的 `index` 和 `columns` 参数来指定行和列的索引。例如,下面是一个创建 `DataFrame` 对象并自定义行列索引的例子:
```
import pandas as pd
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [25, 32, 18, 47],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M'],
'salary': [50000, 80000, 20000, 100000]}
df = pd.DataFrame(data, index=['a', 'b', 'c', 'd'], columns=['name', 'age', 'gender', 'salary'])
print(df)
```
输出:
```
name age gender salary
a Alice 25 F 50000
b Bob 32 M 80000
c Charlie 18 M 20000
d David 47 M 100000
```
在上面的例子中,我们首先定义了一个字典 `data`,其中包含了每个人的姓名、年龄、性别和薪水。然后,我们使用 `pd.DataFrame()` 函数将这个字典转换为 `DataFrame` 对象,并指定了行索引为 `['a', 'b', 'c', 'd']`,列索引为 `['name', 'age', 'gender', 'salary']`。最后输出结果,可以看到行列索引已被自定义。