问题:大熊猫可以使用列作为索引吗?
我有一个像这样的电子表格:
Locality 2005 2006 2007 2008 2009
ABBOTSFORD 427000 448000 602500 600000 638500
ABERFELDIE 534000 600000 735000 710000 775000
AIREYS INLET459000 440000 430000 517500 512500
我不想手动将列与行交换。是否可以使用熊猫将数据读取到列表中,如下所示:
data['ABBOTSFORD']=[427000,448000,602500,600000,638500]
data['ABERFELDIE']=[534000,600000,735000,710000,775000]
data['AIREYS INLET']=[459000,440000,430000,517500,512500]
回答 0
是的,使用set_index可以创建Locality
行索引。
data.set_index('Locality', inplace=True)
如果inplace=True
未提供,则set_index
返回修改后的数据帧。
例:
> import pandas as pd
> df = pd.DataFrame([['ABBOTSFORD', 427000, 448000],
['ABERFELDIE', 534000, 600000]],
columns=['Locality', 2005, 2006])
> df
Locality 2005 2006
0 ABBOTSFORD 427000 448000
1 ABERFELDIE 534000 600000
> df.set_index('Locality', inplace=True)
> df
2005 2006
Locality
ABBOTSFORD 427000 448000
ABERFELDIE 534000 600000
> df.loc['ABBOTSFORD']
2005 427000
2006 448000
Name: ABBOTSFORD, dtype: int64
> df.loc['ABBOTSFORD'][2005]
427000
> df.loc['ABBOTSFORD'].values
array([427000, 448000])
> df.loc['ABBOTSFORD'].tolist()
[427000, 448000]
回答 1
您可以使用进行更改,如已经说明的那样set_index
。您无需手动将行与列交换data.T
,pandas中有一个transpose()方法可以为您完成此操作:
> df = pd.DataFrame([['ABBOTSFORD', 427000, 448000],
['ABERFELDIE', 534000, 600000]],
columns=['Locality', 2005, 2006])
> newdf = df.set_index('Locality').T
> newdf
Locality ABBOTSFORD ABERFELDIE
2005 427000 534000
2006 448000 600000
然后您可以获取数据框列值并将其转换为列表:
> newdf['ABBOTSFORD'].values.tolist()
[427000, 448000]
回答 2
您可以在从Pandas中的电子表格读取数据时使用可用的index_col参数设置列索引。
这是我的解决方案:
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