pandas读取csv数据参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合(多层)行索引使用reset_index函数把行索引重置为列数据(level参数设置原行索引的层列表指定需要转化为数据列的层)
Posted Data+Science+Insight
tags:
篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了pandas读取csv数据参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合(多层)行索引使用reset_index函数把行索引重置为列数据(level参数设置原行索引的层列表指定需要转化为数据列的层)相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
以上是关于pandas读取csv数据参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合(多层)行索引使用reset_index函数把行索引重置为列数据(level参数设置原行索引的层列表指定需要转化为数据列的层)的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
pandas读取csv数据参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合(多层)行索引使用set_index函数把数据列转化为行索引(keys参数指定需要被转化的数据列)
pandas读取csv数据参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合(多层)行索引使用set_index函数把数据列转化为行索引(keys参数指定需要被转化的数据列)
pandas读取csv数据header参数指定作为列索引的行索引列表形成复合(多层)列索引使用xs函数获取行切面数据(level参数指定行层索引列表key参数指定索引值列表)
pandas读取csv数据index_col参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合(多层)行索引使用iloc基于行索引位置范围筛选dataframe数据行(指定起始位置和结束位置)
pandas读取csv数据index_col参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合(多层)行索引使用iloc基于行索引位置和列索引位置筛选dataframe数据指定数据格内容
pandas使用read_csv函数读取csv数据index_col参数指定作为行索引的数据列索引列表形成复合(多层)行索引loc基于行层索引的最外层两个行索引索引行数据