Pandas DataFrame インデックスの名前変更
この質問は、DataFrame のインデックス名と列名の両方の名前変更に関するものです。 df.rename() メソッドは列名を変更できますが、インデックスの名前を変更する場合は困難に直面します。
この問題を理解する鍵は、インデックス値とインデックス名の区別にあります。 df.rename() メソッドはインデックス値を操作しますが、目的の操作にはインデックス名の変更が含まれます。
インデックス名の名前を正常に変更するには、次の構文を使用します。
<code class="python">df.index.names = ['NewName']</code>
詳細については、包括的に理解するには、次の例を検討してください:
- インデックス名の変更:
<code class="python">df = pd.DataFrame([[1, 2, 3], [4, 5, 6]], columns=list('ABC')) df.index.names = ['Date']</code>
- インデックス値の名前変更:
<code class="python">df1 = df.set_index('A') df1.rename(index={1: 'a'})</code>
- 列名を変更します:
<code class="python">df1.rename(columns={'B': 'BB'})</code>
インデックス名は両方とも同じオブジェクト タイプ (Index または MultiIndex) のインスタンスであるため、概念上は列名と似ていることに注意することが重要です。 。この等価性により、転置による列とインデックス間の互換性が可能になります。
以上がPandas DataFrame インデックス名を変更するにはどうすればよいですか?の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

Tomergelistsinpython、あなたはオペレーター、extendmethod、listcomfulting、olitertools.chain、それぞれの特異的advantages:1)operatorissimplebutlessforlargelist;

Python 3では、2つのリストをさまざまな方法で接続できます。1)小さなリストに適したオペレーターを使用しますが、大きなリストには非効率的です。 2)メモリ効率が高い大規模なリストに適した拡張方法を使用しますが、元のリストは変更されます。 3)元のリストを変更せずに、複数のリストをマージするのに適した *オペレーターを使用します。 4)Itertools.chainを使用します。これは、メモリ効率が高い大きなデータセットに適しています。

Join()メソッドを使用することは、Pythonのリストから文字列を接続する最も効率的な方法です。 1)join()メソッドを使用して、効率的で読みやすくなります。 2)サイクルは、大きなリストに演算子を非効率的に使用します。 3)リスト理解とJoin()の組み合わせは、変換が必要なシナリオに適しています。 4)redoce()メソッドは、他のタイプの削減に適していますが、文字列の連結には非効率的です。完全な文は終了します。

pythonexexecutionistheprocessoftransforningpythoncodeintoexecutabletructions.1)interpreterreadSthecode、変換intobytecode、thepythonvirtualmachine(pvm)executes.2)theglobalinterpreeterlock(gil)管理委員会、

Pythonの主な機能には次のものがあります。1。構文は簡潔で理解しやすく、初心者に適しています。 2。動的タイプシステム、開発速度の向上。 3。複数のタスクをサポートするリッチ標準ライブラリ。 4.強力なコミュニティとエコシステム、広範なサポートを提供する。 5。スクリプトと迅速なプロトタイピングに適した解釈。 6.さまざまなプログラミングスタイルに適したマルチパラダイムサポート。

Pythonは解釈された言語ですが、コンパイルプロセスも含まれています。 1)Pythonコードは最初にBytecodeにコンパイルされます。 2)ByteCodeは、Python Virtual Machineによって解釈および実行されます。 3)このハイブリッドメカニズムにより、Pythonは柔軟で効率的になりますが、完全にコンパイルされた言語ほど高速ではありません。

useaforloopwhenteratingoverasequenceor foraspificnumberoftimes; useawhileloopwhentinuninguntinuntilaConditionismet.forloopsareidealforknownownownownownownoptinuptinuptinuptinuptinutionsituations whileoopsuitsituations withinterminedationations。

pythonloopscanleadtoErrorslikeinfiniteloops、ModifiningListsDuringiteration、Off-Oneerrors、Zero-dexingissues、およびNestededLoopinefficiencies.toavoidhese:1)use'i


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