from io import StringIO
from pandas import read_csv
dtf = read_csv(StringIO("DATE_TIME,A\n2/8/2015 6:00:30,1"))
print(dtf)
dtf.set_index(dtf.DATE_TIME, drop=True, inplace=True)
print(dtf.columns)
print(dtf)
DATE_TIME A
0 2/8/2015 6:00:30 1
Index(['DATE_TIME', 'A'], dtype='object')
DATE_TIME A
DATE_TIME
2/8/2015 6:00:30 2/8/2015 6:00:30 1
DATE_TIME A
0 2/8/2015 6:00:30 1
Index(['A'], dtype='object')
A
DATE_TIME
2/8/2015 6:00:30 1
pd.show_versions()
INSTALLED VERSIONS
------------------
commit: None
python: 3.5.1.final.0
python-bits: 64
OS: Darwin
OS-release: 15.5.0
machine: x86_64
processor: i386
byteorder: little
LC_ALL: None
LANG: None
pandas: 0.18.1
nose: None
pip: 8.1.2
setuptools: 20.6.7
Cython: None
numpy: 1.11.1
scipy: 0.16.1
statsmodels: None
xarray: None
IPython: 4.0.1
sphinx: None
patsy: None
dateutil: 2.5.3
pytz: 2016.6
blosc: None
bottleneck: None
tables: None
numexpr: None
matplotlib: 1.5.0
openpyxl: 2.3.5
xlrd: 1.0.0
xlwt: 1.0.0
xlsxwriter: None
lxml: None
bs4: 4.4.1
html5lib: None
httplib2: 0.9.2
apiclient: 1.5.0
sqlalchemy: None
pymysql: None
psycopg2: None
jinja2: 2.8
boto: None
pandas_datareader: None
None
thx ، يبدو أنه خطأ. إذا كان الإدخال عبارة عن Series
مقسم إلى شرائح من الأصل ، فيجب إسقاط العمود المقابل.
يعمل بشكل جيد إذا مررنا اسم العمود.
dtf.set_index('DATE_TIME', drop=True, inplace=True)
dtf.columns
# Index(['A'], dtype='object')
ليس خطأ - هذا ينتهك ضمانات set_index
لا يصح تمرير عمود فعلي هنا -
ليس هو نفسه تعيين الفهرس بالفعل
هناك علاقات عامة حيث تحاول جعل هذا العمل - لكنه غامض بطبيعته
لست متأكدًا من أنه يمكنك التحذير من هذا الأمر
(على الرغم من أنه من الخطأ استخدام inplace and drop على ما أعتقد)
ليس خطأ - هذا ينتهك ضمانات set_index
هل يمكنك توضيح ما هو الضمان الخاص بـ set_index؟ أجد الأمر محيرًا إذا كنت أستخدم على وجه التحديد drop=True
ولم أحصل على أي خطأ عندما لا يُسمح بإسقاط أو أنه ممكن لسبب ما.
تضمين التغريدة
عند تمرير قائمة للمفاتيح ، يتم تحديد الفهرس حسب التعريف. ومع ذلك ، يمكن للمرء أن يعتقد أن [58] هي النتيجة الفعلية لـ [57].
In [55]: df = pd.DataFrame({'A':range(2),'B':range(2),'C':range(2)})
In [56]: df
Out[56]:
A B C
0 0 0 0
1 1 1 1
In [57]: df.set_index(['A','B'])
Out[57]:
C
A B
0 0 0
1 1 1
In [58]: df.index=['A','B']
In [59]: df
Out[59]:
A B C
A 0 0 0
B 1 1 1
In [54]: DataFrame.set_index?
Signature: DataFrame.set_index(self, keys, drop=True, append=False, inplace=False, verify_integrity=False)
Docstring:
Set the DataFrame index (row labels) using one or more existing
columns. By default yields a new object.
Parameters
----------
keys : column label or list of column labels / arrays
drop : boolean, default True
Delete columns to be used as the new index
append : boolean, default False
Whether to append columns to existing index
inplace : boolean, default False
Modify the DataFrame in place (do not create a new object)
verify_integrity : boolean, default False
Check the new index for duplicates. Otherwise defer the check until
necessary. Setting to False will improve the performance of this
method
Examples
--------
>>> indexed_df = df.set_index(['A', 'B'])
>>> indexed_df2 = df.set_index(['A', [0, 1, 2, 0, 1, 2]])
>>> indexed_df3 = df.set_index([[0, 1, 2, 0, 1, 2]])
Returns
-------
dataframe : DataFrame
أي خطط لإصلاح هذا؟
التعليق الأكثر فائدة
thx ، يبدو أنه خطأ. إذا كان الإدخال عبارة عن
Series
مقسم إلى شرائح من الأصل ، فيجب إسقاط العمود المقابل.يعمل بشكل جيد إذا مررنا اسم العمود.