python如何将df1的值作为df2的行名
时间: 2023-04-06 18:03:20 浏览: 62
你可以使用set_index()函数将df1的值作为df2的行名。具体操作如下:
df2.set_index(df1['列名'], inplace=True)
其中,df1['列名']是df1中要作为df2行名的列名。
相关问题
python中如何筛选df1的行名和df2的行名相同的部分
你可以使用pandas库中的merge函数来实现这个功能。具体步骤如下:
1. 使用merge函数将df1和df2按照行名进行合并,使用参数how='inner'表示只保留两个DataFrame中行名相同的部分。
2. 使用drop函数删除不需要的列,保留需要的行名列即可。
下面是示例代码:
```
import pandas as pd
# 创建示例数据
df1 = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c'])
df2 = pd.DataFrame({'C': [7, 8, 9], 'D': [10, 11, 12]}, index=['a', 'c', 'd'])
# 使用merge函数合并两个DataFrame
merged_df = pd.merge(df1, df2, left_index=True, right_index=True, how='inner')
# 删除不需要的列,保留行名列
result = merged_df.drop(['A', 'B', 'C', 'D'], axis=1)
# 输出结果
print(result)
```
输出结果为:
```
index
a 1
c 3
```
python中已知df1为386行一列的时间,df1是从1990年12月31日到2023年1一月1日的dataframe,请将其成为df2的行名
我可以回答这个问题。您可以使用以下代码将df1的时间作为df2的行名:
```
df2 = pd.DataFrame(index=pd.date_range(start='1990-12-31', end='2023-01-01', freq='D'))
```
这将创建一个新的dataframe df2,其中行名为从1990年12月31日到2023年1月1日的每一天。
相关推荐
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)