pandas dataframe列索引和行索引都从哪里开始计数

在 Pandas 中，默认情况下，DataFrame 的列索引和行索引都从 0 开始计数。

对于列索引，可以通过 `df.columns` 属性来获取列标签，第一列的索引值为 0，第二列的索引值为 1，以此类推。

对于行索引，可以通过 `df.index` 属性来获取行标签，第一行的索引值为 0，第二行的索引值为 1，以此类推。

当然，你也可以通过显式指定标签来自定义行索引和列索引的名称和顺序。例如，你可以使用 `df.set_index()` 方法来设置自定义行索引，或者使用 `df.columns = ['A', 'B', 'C']` 的方式来设置自定义列索引。

需要注意的是，虽然 Pandas 的索引从 0 开始计数，但是在一些操作中，比如 iloc 和 loc 方法中，索引的范围是包含起始位置和终止位置的，而不是像 Python 中的切片一样，不包含终止位置。因此，如果你想选择前 3 行，你需要使用 `df.iloc[:3]`，而不是 `df.iloc[:2]`。

相关问题

如何在Python的Pandas DataFrame中向指定位置插入一行数据，并为新行设置特定的索引值？

在Python的Pandas DataFrame中，你可以使用`insert()`函数来向指定位置插入一行数据。这个函数的基本语法如下：

df.insert(loc, column, value, allow_duplicates=True)

其中：
- `loc`是你想要插入的位置，可以是整数索引，从0开始计数；如果你想在表头添加一列，可以设置为0。
- `column`是要插入新行的列名，如果你不提供，新的行将会包含所有现有的列。
- `value`是你想要插入的数据，可以是一个标量值，列表、字典，或者是Series，其长度需要匹配DataFrame的列数。
- `allow_duplicates`默认为True，如果设为False，会在试图插入重复键时抛出错误。

例如，假设你想在索引5的位置插入一行数据，数据包含在字典中，且希望设置一个新的索引值"new_index"，你可以这样做：

data = {"A": 1, "B": 2}
index_name = "new_index"
df.loc[index_name] = df.insert(5, index=index_name, column=data, allow_duplicates=False)

这将在原DataFrame的索引5之后添加一行，索引为"new_index"，并按照字典的键更新对应的值。

python pandas dataframe常见函数

Python pandas是一个数据分析工具，提供了DataFrame数据结构，它有许多常见的函数可以对数据进行处理和分析。

1. 读取数据：通过read_csv()函数可以将csv格式的文件读取为DataFrame对象，并通过to_csv()函数将DataFrame对象保存为csv文件。

2. 选取数据：使用loc()和iloc()函数可以根据标签或索引选取DataFrame中的行和列。例如，df.loc[0]可以选择第一行，df.loc[:, 'A']可以选择'A'列。

3. 描述数据：describe()函数可以提供DataFrame中数值列的基本统计信息，如计数、均值、标准差等。

4. 排序数据：通过sort_values()函数可以根据指定的列或多个列对DataFrame进行排序。

5. 筛选数据：使用条件表达式可以筛选出满足条件的数据，例如df[df['A'] > 0]可以筛选出'A'列大于0的数据。

6. 缺失值处理：fillna()函数可以将DataFrame中的缺失值用指定的值进行填充，dropna()函数可以删除包含缺失值的行或列。

7. 合并数据：通过concat()和merge()函数可以将多个DataFrame对象按指定的方式合并成一个新的DataFrame。

8. 统计计算：DataFrame提供了一些常见的统计计算函数，如sum()、mean()、median()等，可以对指定的列进行计算。

9. 分组操作：使用groupby()函数可以按照指定的列对DataFrame进行分组操作，然后进行聚合计算，如求和、平均值等。

10. 数据透视表：使用pivot_table()函数可以根据指定的行和列对DataFrame进行透视操作，类似于Excel中的数据透视表。

这些函数只是常见的一部分，Python pandas还提供了很多其他强大的函数和特性，可以根据实际需求去探索和应用。