df.set_index()用法

时间: 2023-05-19 08:06:24 浏览: 231
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df.set_index()是Pandas库中的一个函数，用于将DataFrame中的一列或多列作为索引，返回一个新的DataFrame。例如，可以使用以下代码将DataFrame中的"ID"列作为索引： df.set_index("ID") 这将返回一个新的DataFrame，其中"ID"列成为了索引。如果要将多列作为索引，可以传递一个列名列表，例如： df.set_index(["ID", "Date"]) 这将返回一个新的DataFrame，其中"ID"和"Date"列成为了多级索引。
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df.set_index(pd.DatetimeIndex(df["cycle"]), inplace=True)

这段代码的作用是将一个 DataFrame 中的 "cycle" 列设置为索引，并将索引转换为 DateTimeIndex。...设置索引后，可以使用 pandas 中的各种时间序列函数和方法，例如 resample()、rolling()、shift() 等。

df.set_index('D', inplace=True) 如果想设置的索引不在第一行

set_index() 方法默认会把指定的列设置为索引，并将其移动到第一列。...注意，我们在 reindex() 方法中指定了列的新顺序，然后再使用 set_index() 方法将 D 列设置为索引，但它仍然保留在最后一列。

df.set_index('D', inplace=True) 如果想设置的索引不在第一列

可以使用 set_index() 方法的 keys 参数来设置多列作为索引，例如： df.set_index(['D', 'A']) 这将把列 D 和列 A 作为索引，其中 D 在第一列，A 在第二列。如果你想让 A 在第一列，可以先使用 ...

import pandas as pd import numpy as np # 读取 Excel 文件 df = pd.read_excel('stockdata.xlsx',parse_dates=['日期']) df['行业代码'] = pd.to_numeric(df['行业代码'], errors='coerce') # 将日期列转换为日期类型，然后提取年份 df.set_index('日期', inplace=True) df.index = pd.to_datetime(df.index) df['年份'] = df.index.year # 使用均值法将季度数据转换为年度数据 #yearly_df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index() df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index() df[['行业代码','实质控制人性质']] = df['行业代码','实质控制人性质'].str.split(',', expand=True).apply(pd.to_numeric) df = df.groupby(['行业代码','实际控制人性质']).first().reset_index() #arr = np.array(['实际控制人性质']) #first_value = arr[0] # 填充缺失值 df = df.fillna(df.mean()) # 按要求选择需要的列股票代码、年份、实际控制人性质、行业代码、短期负债、长期负债合计、资产负债率 #yearly_df = yearly_df[['股票代码','年份','实际控制人性质','行业代码','短期负债','长期负债','资产负债率']] df = df[['股票代码','年份', '实际控制人性质', '行业代码', '短期负债', '长期负债合计','资产负债率']] # 若一个企业拥有多个实际控制人及行业代码时，以第一个数值为准 #df = df.groupby('行业代码','实际控制人性质').first().reset_index() # 将年份设置为最后一个季度的年份 #df['年份'] = df.groupby('股票代码')['年份'].transform('max') # 将结果写入 Excel 文件 df.to_excel('a2.xlsx', index=False)

df.set_index('日期', inplace=True) df.index = pd.to_datetime(df.index) df['年份'] = df.index.year # 使用均值法将季度数据转换为年度数据 df = df.groupby(['股票代码', '年份']).mean().reset_index() # 将...

DataFrame.set_index()用法

DataFrame.set_index()方法用于将一个或多个列设置为DataFrame的索引。它有以下语法： python DataFrame.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 其中，参数...

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在pandas DataFrame的样式设置中，df.style.set_properties()方法用于一次性设置多个CSS属性。如果你想让数据在Excel导出时垂直居中，可以尝试使用vertical-align: middle这个CSS属性。但是，pandas的.to_excel...

s2 = ( Scatter() .add_xaxis(df_price.index.tolist()) .add_yaxis('门票价格区间', df_price.values.tolist(),symbol_size=50) .set_global_opts( yaxis_opts=opts.AxisOpts(name='数量'), xaxis_opts=opts.AxisOpts(name='价格区间(元)')) .set_global_opts(visualmap_opts=opts.VisualMapOpts(is_show=False, # 设置通过图形大小来表现数据 type_='size', # 图形大小映射范围 range_size=[5,50])) )

数据来源是一个 pandas 数据框 df_price，通过 add_xaxis 和 add_yaxis 方法将数据添加到散点图中。同时，通过 set_global_opts 方法设置了 x 轴和 y 轴的名称，并添加了一个 visualmap 来通过图形大小来表现数据，...

df['交易天数'] = df.groupby('股票代码').size() df['交易日期'] = pd.to_datetime(df['交易日期']) df.set_index('交易日期', inplace=True) r_data = df.groupby('股票代码').resample('M').agg({'开盘价': 'first', '收盘价': 'last','成交量':'sum','成交额':'sum'})

df.set_index('交易日期', inplace=True) r_data = df.groupby('股票代码').resample('M').agg({'开盘价': 'first', '收盘价': 'last','成交量':'sum','成交额':'sum'}) df['交易天数'] = df.groupby('股票代码')....

data_2021 = df[df['中标时间'].str.startswith('2021')] monthly_counts = data_2021.groupby(data_2021['中标时间'].str.slice(5, 7))['标段编号'].count() fig, ax = plt.subplots(figsize=(10, 5)) ax.plot(monthly_counts.index, monthly_counts.values, marker="D") ax.set_xlabel("Month") ax.set_ylabel("Number of Sections") ax.set_title("Monthly Section Counts in 2021") ax.set_xticks(list(range(0, 12))) ax.set_xticklabels(["Jan.", "Feb.", "Mar.", "Apr.", "May", "Jun.", "Jul.", "Aug.", "Sep.", "Oct.", "Nov.", "Dec."]) ax.spines["right"].set_visible(False) ax.spines["top"].set_visible(False) ax.grid(True, axis="y", linestyle="--") for i in range(len(monthly_counts)): ax.text(monthly_counts.index[i], monthly_counts.values[i], f"{monthly_counts.values[i]}", ha="center", va="bottom") ax.plot(monthly_counts.index[i], monthly_counts.values[i], marker="D", markersize=8, color="#D35368") plt.show()

这段代码是用于数据可视...然后，使用groupby方法按月份进行分组，并计算每个月的标段数量；接着，使用matplotlib库绘制折线图，并设置x轴、y轴标签、标题等；最后，使用for循环和text方法在每个数据点上添加文本标签。

用df.style.set_properties把表头填充蓝色

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如何使用 df.style.set_table_styles 将表头填充为浅蓝色并输出到EXCEL

您可以使用以下代码将表头填充为浅蓝色并将其输出到Excel： import pandas as pd ...接下来，我们使用 set_table_styles() 方法将样式应用于数据框，并将带有样式的数据框导出到Excel，同时不包括行索引。

df=df.resrt_index(drop=true)

df=df.reset_index(drop=True) 是 Pandas 库中用于重置 DataFrame 索引的方法。具体来说，这行代码的作用是将 DataFrame df 的索引重置为默认的整数索引，并丢弃旧的索引。 以下是对这行代码的详细解释： 1. *...

df.set_index用法

df.set_index(keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False) 其中，参数含义如下： - keys：要设置为索引的列名或列名列表。 - drop：是否将列删除，默认为 True。 - append：是否保留...

ori_df = pd.read_excel(in_file) refer_df = pd.read_excel(in_file, sheet_name=1) filtered_df = refer_df.join(ori_df.set_index(ori_df.columns[0]), on=refer_df.columns[0], how='inner')

具体来说，ori_df.set_index(ori_df.columns[0]) 的作用是将 ori_df 的第一列设置为索引列，然后 on=refer_df.columns[0] 指定了用 refer_df 的第一列进行匹配。最后，how='inner' 表示只保留匹配后的结果，即两个...

df.set_index的参数有哪些

set_index() 方法是 Pandas 中用于更改 DataFrame 索引的方法。它的主要参数是 keys，它指定要用作索引的列或列的名称。除了 keys 参数之外，还有其他的参数可以用于 set_index() 方法，例如： - drop：...

merged_df = df1.set_index(['m1', 'm2']).\ join(df2.set_index(['m1', 'm2']), on=['m1', 'm2'], how='right', suffixes=('_x', '_y'))代码的问题

这段代码的问题是在 join 操作时，使用了 on 参数，但是 df1 和 df2 的索引不同，...这里使用 join 方法，指定了连接的列，并使用 lsuffix 和 rsuffix 参数为相同列添加后缀，避免出现重复列名的问题。

# 设置列名与数据对齐 pd.set_option('display.unicode.ambiguous_as_wide', True) pd.set_option('display.unicode.east_asian_width', True) # 显示10行 pd.set_option('display.max_rows', 10) # 读取数据 df = pd.read_csv('subway.csv', header=None, names=['city', 'line', 'station'], encoding='gbk') # 各个城市地铁线路情况 df_line = df.groupby(['city', 'line']).count().reset_index() print(df_line)

接着，使用 groupby 方法按照城市和地铁线路进行分组，并使用 count 和 reset_index 方法统计每个城市每个地铁线路下的地铁站数量，最后将结果保存在 df_line 变量中，并使用 print 方法将结果输出到控制台。

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