Есть ли умный способ настройки столбцов в условиях? Например:
import numpy as np
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1,2,3],['a','b','c'],[4,5,6]])
df.columns = df.iloc[1,:]
1 a b c
0 1 2 3
1 a b c
2 4 5 6
Затем удалите строку со значениями ['a', 'b', 'c'].
1 a b c
0 1 2 3
1 4 5 6
Если для этого есть умный способ, например функция set_index (), то что, если столбцы многоиндексированы? большое спасибо!
2 ответа
Мы можем использовать T здесь, подробное обсуждение на github
df.T.set_index([1]).T
Out[26]:
1 a b c
0 1 2 3
2 4 5 6
Как насчет того, чтобы просто использовать transpose(), затем делать какие-нибудь index - подобные манипуляции, а затем снова transpose() назад? column в dataframe - это просто объект index
Похожие вопросы
Новые вопросы
python
Python - это многопарадигмальный, динамически типизированный, многоцелевой язык программирования. Он разработан для быстрого изучения, понимания и использования, а также для обеспечения чистого и единообразного синтаксиса. Обратите внимание, что Python 2 официально не поддерживается с 01.01.2020. Тем не менее, для вопросов о Python, связанных с версией, добавьте тег [python-2.7] или [python-3.x]. При использовании варианта Python (например, Jython, PyPy) или библиотеки (например, Pandas и NumPy) включите его в теги.
En Español