python數(shù)據處理之如何修改索引和行列
更新時間：2023年02月20日 16:48:09 作者：B.Bz
這篇文章主要介紹了python數(shù)據處理之如何修改索引和行列問題，具有很好的參考價值，希望對大家有所幫助。如有錯誤或未考慮完全的地方，望不吝賜教
python如何修改索引和行列
修改索引
修改索引之前是自動生成的索引：
使用set_index('以xx字段為索引',inplace=True)設置索引：
inplace為True不用給新變量賦值，使用舊的變量名發(fā)現(xiàn)索引就已經被改變
打開文件時就生成索引：
index_col='以xx字段為索引'
重置索引：
reset_index()
DataFrame修改行名和列名
通過rename方法修改：
提取index和columns屬性修改再賦值：
DataFrame添加、刪除和插入隊列
添加：
movie = pd.read_csv('../data/movie.csv')
# 添加新列，并賦值 DataFrame['新列名'] = (值)
movie['new_name'] = (movie['movie_title'] + '----'+ movie['country'])
刪除：
# 刪除列
movie = movie.drop('new_name',axis='columns')
# 刪除行
movie = movie.drop('索引',axis='index')
插入：
DataFrame.insert(loc='下標',column='列名',value='值')
python索引設置
在Python中如果沒有原始索引，會默認從0開始的自然數(shù)作為索引。
給df表傳入索引
#傳入列宿索引 df.columns = ["name","age","grade","height","time"] #傳入行索引 df.inex = [1,2,3,4,5,6] #傳入的行列索引必須與行列數(shù)相同，否則報錯
df中重置行索引
df.set_index("age")
#講age列當做行索引，可傳入多列，形成層次化索引
reset_index(level = None,drop = False,inplace = False) ? #將層次化索引重置
level:指定要講層次化索引的第幾級別轉化為columns,默認全部轉化
drop:指定是否闡述原索引，默認為False
inplace：指定是否修改原數(shù)據表，默認為False
#reset_index常用于數(shù)據分組及透視表中重命名索引
#重命名列索引，以字典的形式傳入原列名和新列名
df.rename(columns = {"old":"new","age":"new_age"})
#重命名行索引，與上同
df.rename(index = {})
#行列索引同時修改
df.rename(columns = {},index = {})總結
以上為個人經驗，希望能給大家一個參考，也希望大家多多支持腳本之家。
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