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通過字典定義 DataFrame 索引

通過字典定義 DataFrame 索引

慕尼黑8549860 2023-04-18 17:40:54
我正在設置一個空的 DataFrame,我想稍后填充它。我提供了一個列表作為索引并想給它起一個名字,因為我想稍后將 df 推送到數據庫。我知道我可以通過如此準確地解決該任務來更改名稱,這df.index.name不是這里的問題。我解決這個問題的直覺是將索引作為字典提供,名稱作為鍵,索引列表作為值。我將提供一個例子來澄清我的困惑:import pandas as pdCOLS = ['Name','Date']IDX_ARR = [0,1,3,4,5]IDX = {'Id':IDX_ARR}df1 = pd.DataFrame(columns=COLS,                  index=IDX_ARR)df2 = pd.DataFrame(columns=COLS,                  index=IDX)print(df1)print(df2)作為回應,我得到:  Name Date0  NaN  NaN1  NaN  NaN3  NaN  NaN4  NaN  NaN5  NaN  NaN   Name DateId  NaN  NaN雖然df1正確顯示了所有索引,但它并沒有(顯然——因為我沒有定義任何東西)顯示索引的標題——到目前為止是預期的。查看df2它確實正確顯示了索引的標題,但不顯示索引。為什么?以及如何去做?我的預期結果是:  Name DateId0  NaN  NaN1  NaN  NaN3  NaN  NaN4  NaN  NaN5  NaN  NaNPS 再一次,我知道我可以打電話df1.index.name = 'Id',但是有沒有辦法一口氣做到這一點?
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1 回答

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滄海一幻覺

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對于“為什么? ”


僅僅是因為 pandas 在使用索引數組初始化數據框時不支持設置索引名稱。



對于“怎么做? ”


您可以從字典中創建一個 pandas Index 對象IDX并使用它來初始化數據框


import pandas as pd


COLS = ['Name','Date']

IDX_ARR = [0,1,3,4,5]

IDX = {'Id': IDX_ARR}


index_key = list(IDX.keys())[0]

index_values = IDX[index_key]

df2 = pd.DataFrame(columns=COLS, index=pd.Index(data = index_values, name = index_key))


print(df2)


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反對 回復 2023-04-18
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