1. 从字典创建DataFrame

> import pandas
> dict_a = {'user_id':['webbang','webbang','webbang'],'book_id':['3713327','4074636','26873486'],'rating':['4','4','4'],'mark_date':['2017-03-07','2017-03-07','2017-03-07']}
> df = pandas.DataFrame(dict_a) # 从字典创建DataFrame
> df # 创建好的df列名默认按首字母顺序排序,和字典中的先后顺序并不一样,字典中是'user_id','book_id','rating','mark_date'
 book_id mark_date rating user_id
0 3713327 2017-03-07  4 webbang
1 4074636 2017-03-07  4 webbang
2 26873486 2017-03-07  4 webbang

2. 调整列顺序

> df = df[['user_id','book_id','rating','mark_date']] # 调整列顺序为'user_id','book_id','rating','mark_date'
> df
 user_id book_id rating mark_date
0 webbang 3713327  4 2017-03-07
1 webbang 4074636  4 2017-03-07
2 webbang 26873486  4 2017-03-07

3. 调整index为从1开始

> df.index = range(1,len(df) + 1) # 将index改成从1开始
> df
 user_id book_id rating mark_date
1 webbang 3713327  4 2017-03-07
2 webbang 4074636  4 2017-03-07
3 webbang 26873486  4 2017-03-07

DataFrame操作汇总:https://www.jb51.net/article/163645.htm

以上就是本文的全部内容,希望对大家的学习有所帮助,也希望大家多多支持。

标签:
pandas.DataFrame调整列顺序,pandas.DataFrame,修改index名

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RTX 5090要首发 性能要翻倍!三星展示GDDR7显存

三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。

首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB,每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps(PAM3),但也可以降至28 Gbps,以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。

据三星表示,GDDR7内存的能效将提高20%,同时工作电压仅为1.1V,低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计,使得在高速运行时的发热量降低,GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。