df_cod = df[['日期', 'A厂COD', 'B厂COD', 'C厂COD']]改为索引行
时间: 2023-09-04 17:07:23 浏览: 113
如果你想将这个 DataFrame 的索引行设置为日期,可以使用 `set_index()` 方法。具体地,你可以这样做:
```python
df_cod = df[['日期', 'A厂COD', 'B厂COD', 'C厂COD']].set_index('日期')
```
这样,你就把日期列作为索引行了。如果你想让日期列仍然保留在 DataFrame 中,你可以使用 `drop=False` 参数:
```python
df_cod = df[['日期', 'A厂COD', 'B厂COD', 'C厂COD']].set_index('日期', drop=False)
```
这样,你就可以在 DataFrame 中看到日期列,同时也把它作为索引行了。
相关问题
df_c = df_a.sub(df_b)
这是一个 pandas 库中的 DataFrame 对象的操作,其中 df_a 和 df_b 是两个 DataFrame 对象。该操作将 df_a 中的每个元素减去 df_b 中对应元素的值,最终生成一个新的 DataFrame 对象 df_c。如果 df_a 和 df_b 中元素的位置不完全对应,则会产生 NaN 值。
在python中如何用循环达成df_A_0 = X[kms.labels_ == 0] df_A_1 = X[kms.labels_ == 1] df_A_2 = X[kms.labels_ == 2] df_A_3 = X[kms.labels_ == 3] df_A_4 = X[kms.labels_ == 4] m = np.shape(df_A_0)[1] df_A_0.insert(df_A_0.shape[1], 'label', 0) # 打标签 df_A_1.insert(df_A_1.shape[1], 'label', 1) df_A_2.insert(df_A_2.shape[1], 'label', 2) df_A_3.insert(df_A_3.shape[1], 'label', 3) df_A_4.insert(df_A_4.shape[1], 'label', 4)df_labels_data = pd.concat([df_A_0, df_A_1, df_A_2, df_A_3, df_A_4])
你可以使用一个循环来遍历所有的标签,并为每个标签创建一个数据框。以下是示例代码:
```
dfs = []
for i in range(kms.n_clusters):
df_A_i = X[kms.labels_ == i]
m = np.shape(df_A_i)[1]
df_A_i.insert(m, 'label', i)
dfs.append(df_A_i)
df_labels_data = pd.concat(dfs)
```
在这个循环中,我们使用 `range(kms.n_clusters)` 来遍历所有的标签。对于每个标签,我们使用布尔索引 `kms.labels_ == i` 来选择所有标签为 `i` 的数据点,并将其存储在名为 `df_A_i` 的数据框中。然后,我们计算数据框的列数 `m`,并将标签列添加到数据框中。最后,我们将每个数据框加入到一个名为 `dfs` 的列表中,并使用 `pd.concat` 函数将它们合并成一个新的数据框 `df_labels_data`。
请注意,这个代码片段假设你已经导入了 `pandas` 和 `numpy`。如果没有,你需要在代码开头添加以下行:
```
import pandas as pd
import numpy as np
```