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Python 中为 DataFrame 添加索引行名和列名的方法

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简介:
本文介绍了如何在Python的数据处理库Pandas中为DataFrame对象添加自定义的行索引和列名称,帮助读者更好地组织和理解数据结构。 在工作中遇到需要给DataFrame添加列名和行名的情况时,如果缺少这些名称就会报错。开始的数据格式如下: 为了符合所需格式,我们需要加上行名和列名。下面是具体的操作步骤:假设`a`是DataFrame类型的数据集。 ```python # 给索引设置名称为date a.index.name = date # 给列设置名称为code a.columns.name = code ``` 这样就可以修改好所需的格式了。 以上就是用Python给DataFrame增加index行名和columns列名的方法,希望能对您有所帮助。

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  • Python DataFrame
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  • Python DataFrame获取数、数、指定
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    本文介绍了如何在Python的pandas库中的DataFrame对象上操作数据,包括获取行数、列数、索引以及访问特定单元格的数据。 1. 创建DataFrame对象:`df=DataFrame([{‘A’:’11’,’B’:’12’},{‘A’:’111′,’B’:’121′},{‘A’:’1111′,’B’:’1211′}])` - 使用 `print df.columns.size` 获取列数,结果为 2。 - 使用 `print df.iloc[:,0].size` 可以得到行数。 - 若要获取索引值,可以使用:`print df.ix[[0]].index.values[0]`, 结果是 0。 - 要输出第一行的第一列的数值,则用代码表示为:`print df.ix[[0]].values[0][0]`, 输出结果为11。 - 若要获取第二行第二列的数据,可使用:`print df.ix[[1]].values[0][1]`, 结果是 121。
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    本文介绍了如何使用Python的Pandas库中的DataFrame对象来访问其行、列的索引以及具体单元格的数据,帮助用户熟练掌握数据检索技巧。 本段落主要介绍了如何使用pandas DataFrame 获取行列索引及值的方法,并通过示例代码进行了详细的讲解。这些内容对于学习或工作中涉及数据分析的人来说具有很高的参考价值。希望需要的朋友可以跟着文章一起学习,掌握相关技巧。
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    本文介绍了如何在Python的Pandas库中对DataFrame进行操作,包括修改现有列的数据,以及如何高效地添加新的列或行到数据结构中。通过具体示例帮助读者掌握这些实用技巧。 本段落主要介绍了如何使用Pandas DataFrame更改数据、插入新的列和行,并通过示例代码进行了详细讲解,具有一定的参考价值,适合学习或工作中参考借鉴。希望读者能跟随文章内容深入理解这些操作方法。
  • Pandas DataFrame修改、
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    本文介绍了如何在Android开发环境中为未签名的应用程序包(APK)添加数字签名,确保应用能够顺利发布到Google Play商店。 要给一个未签名的Android应用(APK)进行签名操作,请准备以下文件: 1. unsign.apk:这是需要被签署的原始APK。 2. shanhy.keystore:用于签署应用程序的证书。 使用jarsigner命令来执行此任务,具体语法如下: ``` jarsigner -verbose -keystore [密钥库路径] -signedjar [输出签名后的apk文件名] [输入未签名的apk文件名] [别名] ``` 例如,您可以运行以下命令为APK进行签署: ``` jarsigner -verbose -keystore shanhy.keystore -signedjar signed.apk unsign.apk shanhy ``` 上述就是给一个没有被签署过的Android APK签名的方法。
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