python将df.index从0-179变为-90-90

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：

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

#提取营业收入、营业成本 df1 = df[(df.index =['营业收入']) |(df.index =['营业成本'])].T

这段代码看起来是用于从一个名为 `df` 的Pandas DataFrame中提取特定数据的Python代码。代码的目的是获取所有名为 `'营业收入'` 或 `'营业成本'` 的行，并将结果进行转置操作。但是，代码中有一个语法错误，应使用双等号 `==` 来进行比较，而不是单个等号 `=`。正确的代码应该是：

# 提取营业收入、营业成本
df1 = df[(df.index == '营业收入') | (df.index == '营业成本')].T

这段代码执行的步骤如下：
1. `df.index == '营业收入'`：这部分代码用于检查索引中是否存在 `'营业收入'` 这个条目，返回一个布尔数组。
2. `df.index == '营业成本'`：这部分代码用于检查索引中是否存在 `'营业成本'` 这个条目，同样返回一个布尔数组。
3. `|`：这是一个逻辑“或”操作符，用于合并两个条件，得到一个包含所有满足任一条件的行的布尔数组。
4. `df[(条件)].T`：这里先使用上述条件筛选出满足条件的行，然后使用 `.T` 对筛选后的DataFrame进行转置，使得原来的列变成行，行变成列。

df1=df[(df.index )/ (df.index )].T 用这个代码提取支付给职工以及为职工支付的现金和经营活动现金流出小计怎么做

这个代码看起来像是Pandas DataFrame操作的一部分，但是表达有些混淆。首先，`df[df.index / df.index].T`这行应该是想对DataFrame `df` 的索引值进行某种运算，然后转置结果。然而，这里的除法`/` 操作不太明确，因为如果直接将index做除法，通常是整数除法，结果会变成布尔系列。

如果你想计算"支付给职工以及为职工支付的现金"以及"经营活动现金流出小计"，通常会有特定的列名对应这些内容。假设`df`中有名为`pay_to_employees`、`received_from_employees` 和 `operating_cash_flow` 的列分别代表这些数据：

1. 如果`pay_to_employees`和`received_from_employees`需要一起考虑，可能是想求它们的总和（加起来）：

   df[['total_employee_payment']] = df[['pay_to_employees', 'received_from_employees']].sum(axis=1)

2. 对于`operating_cash_flow`，如果是想要某个特定时间点的小计（比如求和），可以这样：

   df['operating_cash_out'] = df['operating_cash_flow'].cumsum()  # 假设是要累计值

如果你能提供更多的上下文，或者列名的具体信息，我可以给出更精确的帮助。另外，关于提供的代码片段，它本身似乎并不完整，可能缺少了初始化df的操作或者筛选条件。