python将df.index从0-179变为-90-90
时间: 2023-07-30 18:07:15 浏览: 41
你可以使用 pandas 库的 `set_index` 方法将 DataFrame 的索引从 0-179 变为 -90-89。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], ..., 'coln': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)
# 重设索引
df.index = range(-90, 90)
# 或者使用 set_index 方法
df = df.set_index(pd.Index(range(-90, 90)))
```
以上代码中,`range(-90, 90)` 生成了一个从 -90 到 89 的整数列表,将其作为新的索引。`set_index` 方法也可以实现相同的效果,传入一个新的索引即可。
相关问题
python将df.index从1-179变为-90-90
你可以使用 pandas 库的 `set_index` 方法将 DataFrame 的索引从 1-179 变为 -90-90。示例代码如下:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'col1': [1, 2, 3], 'col2': [4, 5, 6], ..., 'coln': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data, index=range(1, 180))
# 重设索引
df.index = range(-90, 90)
# 或者使用 set_index 方法
df = df.set_index(pd.Index(range(-90, 90)))
```
以上代码中,`range(-90, 90)` 生成了一个从 -90 到 89 的整数列表,将其作为新的索引。`set_index` 方法也可以实现相同的效果,传入一个新的索引即可。
last_row = df.iloc[-1] 方向需要调整
如果需要将 `last_row` 转置后再添加到 `forestdata` 中,可以使用 `pandas.DataFrame.T` 函数进行转置,示例代码如下:
```python
# 获取 df 的最后一行数据,并将其转置
last_row = df.iloc[-1].T
# 将最后一行数据添加到 forestdata 中
forestdata = forestdata.append(last_row, ignore_index=True)
```
这里的 `last_row` 变量是一个 pandas Series,包含了 `df` 的最后一行数据。`T` 函数将其转置,变成一个行向量,其中的索引变成了列名。由于 `append` 函数默认按行添加数据,因此需要将 `last_row` 转置后才能直接添加到 `forestdata` 中。