Pandas可以使用列作为索引吗？1

Question

我有这样一个电子表格：

Locality    2005    2006    2007    2008    2009

ABBOTSFORD  427000  448000  602500  600000  638500
ABERFELDIE  534000  600000  735000  710000  775000
AIREYS INLET459000  440000  430000  517500  512500

我不想手动将列与行交换。是否可以使用pandas将数据读取到列表中，如下所示：

data['ABBOTSFORD']=[427000,448000,602500,600000,638500]
data['ABERFELDIE']=[534000,600000,735000,710000,775000]
data['AIREYS INLET']=[459000,440000,430000,517500,512500]

Answer 1

您可以使用set_index更改索引，如前所述。 您不需要手动将行与列交换，pandas中有一个transpose（data.T）方法可以为您执行此操作：

> df = pd.DataFrame([['ABBOTSFORD', 427000, 448000],
                    ['ABERFELDIE', 534000, 600000]],
                    columns=['Locality', 2005, 2006])

> newdf = df.set_index('Locality').T
> newdf

Locality    ABBOTSFORD  ABERFELDIE
2005        427000      534000
2006        448000      600000

然后，您可以获取dataframe列值并将其转换为列表：

> newdf['ABBOTSFORD'].values.tolist()

[427000, 448000]

Answer 2

从Pandas中的电子表格读取数据时，可以使用可用的index\u col参数设置列索引

以下是我的解决方案：

1. 首先，将熊猫作为pd导入： import pandas as pd

2. 使用pd.Read\u excel（）读入文件名（如果电子表格中有数据），并通过指定index\u col参数将索引设置为“Locality”

   df = pd.read_excel('testexcel.xlsx', index_col=0)

   在此阶段，如果出现“没有名为xlrd的模块”错误，请使用pip install xlrd进行安装

3. 对于目视检查，使用df.head()读取数据帧，该数据帧将打印以下输出

4. 现在，您可以获取数据帧所需列的值并打印它

   

Answer 3

是的，使用set_index可以使Locality成为行索引

data.set_index('Locality', inplace=True)

如果未提供inplace=True，则set_index返回修改后的数据帧作为结果

例如：

> import pandas as pd
> df = pd.DataFrame([['ABBOTSFORD', 427000, 448000],
                     ['ABERFELDIE', 534000, 600000]],
                    columns=['Locality', 2005, 2006])

> df
     Locality    2005    2006
0  ABBOTSFORD  427000  448000
1  ABERFELDIE  534000  600000

> df.set_index('Locality', inplace=True)
> df
              2005    2006
Locality                  
ABBOTSFORD  427000  448000
ABERFELDIE  534000  600000

> df.loc['ABBOTSFORD']
2005    427000
2006    448000
Name: ABBOTSFORD, dtype: int64

> df.loc['ABBOTSFORD'][2005]
427000

> df.loc['ABBOTSFORD'].values
array([427000, 448000])

> df.loc['ABBOTSFORD'].tolist()
[427000, 448000]