python数据处理之如何修改索引和行列

2023-02-20 16:48:09 作者：B.Bz

这篇文章主要介绍了python数据处理之如何修改索引和行列问题，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方，望不吝赐教

python如何修改索引和行列

修改索引之前是自动生成的索引：

使用set_index('以xx字段为索引',inplace=True)设置索引：

inplace为True不用给新变量赋值，使用旧的变量名发现索引就已经被改变

打开文件时就生成索引：

index_col='以xx字段为索引'

重置索引：

reset_index()

DataFrame修改行名和列名

通过rename方法修改：

提取index和columns属性修改再赋值：

DataFrame添加、删除和插入队列

movie = pd.read_csv('../data/movie.csv') # 添加新列，并赋值 DataFrame['新列名'] = (值) movie['new_name'] = (movie['movie_title'] + '----'+ movie['country'])

df.set_index("age")
#讲age列当做行索引，可传入多列，形成层次化索引
reset_index(level = None,drop = False,inplace = False)   #将层次化索引重置
level:指定要讲层次化索引的第几级别转化为columns,默认全部转化
drop:指定是否阐述原索引，默认为False
inplace：指定是否修改原数据表，默认为False
#reset_index常用于数据分组及透视表中

重命名索引

#重命名列索引，以字典的形式传入原列名和新列名
df.rename(columns = {"old":"new","age":"new_age"})
#重命名行索引，与上同
df.rename(index = {})
#行列索引同时修改
df.rename(columns = {},index = {})

以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持脚本之家。

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