要显示 Pandas Index 中哪些条目为 NA，请在 Pandas 中使用 index.isna()。首先，导入所需的库 - import pandas as pd import numpy as np 创建包含一些 NaN 值的 Pandas index - index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan]) 显示 Pandas index - print("Pandas Index...", index) 显示 Pandas index 中哪些条目为 NA。对于 NA 条目返回 True - print("Check which entries are NA...", index.isna()) 示例以下为代码 - import pandas as pd import numpy as np # 创建包含一些 NaN 值的 Pandas index index = pd.Index([5, 65, np.nan, 17, 75, np.nan]) # ... 阅读更多

要在多层索引中，当所有层级都为 NaN 时删除值，请使用 multiIndex.dropna() 方法。将参数 how 设置为 all 值。首先，导入所需的库 - import pandas as pd import numpy as np 创建一个所有值为 NaN 的多层索引。names 参数设置索引中层级的名称 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[np.nan, np.nan], [np.nan, np.nan]], names=['a', 'b']) 当多层索引中的所有层级都为 NaN 时删除值。如果 dropna() 的 "how" 参数设置为 "all"，则所有 NaN 值都会被删除 - print("Dropping the values when all levels are NaN...", ... 阅读更多

要在多层索引中，当任何层级为 NaN 时删除值，请使用 multiIndex.dropna() 方法。将参数 how 设置为 any 值。首先，导入所需的库 - import pandas as pd import numpy as np 创建一个包含一些 NaN 值的多层索引。names 参数设置索引中层级的名称 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [np.nan, 20], [25, np.nan], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd']) 当多层索引中任何层级为 NaN 时删除值。即使只有一个 NaN 值，dropna() 也会删除所有值。"how" 参数与 ... 阅读更多

要返回不包含 NaN 值的索引，请在 Pandas 中使用 index.dropna() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd import numpy as np 创建包含一些 NaN 值的 Pandas index - index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30]) 显示 Pandas index - print("Pandas Index...", index) 只删除 NaN 值 - print("The Index object after removing NaN values...", index.dropna()) 示例以下为代码 - import pandas as pd import numpy as np # 创建包含一些 NaN 值的 Pandas index index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30]) # 显示 ... 阅读更多

要使用指定的值填充 Index 对象中的 NaN 值，请在 Pandas 中使用 index.fillna() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd import numpy as np 创建包含一些 NaN 值的 Pandas index - index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, 90, 50, np.nan, np.nan, 30]) 显示 Pandas index - print("Pandas Index...", index) 使用特定值填充 NaN - print("Index object after filling NaN value...", index.fillna('Amit')) 示例以下为代码 - import pandas as pd import numpy as np # 创建包含一些 NaN 值的 Pandas index index = pd.Index([50, 10, 70, np.nan, ... 阅读更多

要使用层级名称删除多个层级并返回索引，请使用 multiIndex.droplevel()。将层级名称设置为参数。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个多层索引。names 参数设置索引中层级的名称 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd']) 显示多层索引 - print("Multi-index...", multiIndex) 使用层级名称删除多个层级。我们将要删除的层级的名称作为参数传递 - print("Dropping multiple level...", multiIndex.droplevel(['a', 'd'])) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建一个多层索引 ... 阅读更多

要使用层级名称删除一个层级并返回索引，请在 Pandas 中使用 multiIndex.droplevel() 方法。将要删除的层级的名称设置为参数。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个多层索引。names 参数设置索引中层级的名称 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd']) 显示多层索引 - print("Multi-index...", multiIndex) 使用层级名称删除一个层级。我们将要删除的层级的名称作为参数传递 - print("Dropping a level...", multiIndex.droplevel('b')) 示例以下为代码 ... 阅读更多

要返回删除特定层级的索引，请在 Pandas 中使用 multiIndex.droplevel() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个多层索引。names 参数设置索引中层级的名称 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd']) 删除一个层级。我们将要删除的层级的索引位置作为参数传递 - print("Dropping a level...", multiIndex.droplevel(3)) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建一个多层索引 # names 参数设置索引中层级的名称 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, ... 阅读更多

要返回删除一个层级的索引，请在 Pandas 中使用 multiIndex.droplevel() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建一个多层索引。names 参数设置索引中层级的名称 - multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd']) 从多层索引中删除一个层级 - print("Dropping a level...", multiIndex.droplevel()) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建一个多层索引 # names 参数设置索引中层级的名称 multiIndex = pd.MultiIndex.from_arrays([[5, 10], [15, 20], [25, 30], [35, 40]], names=['a', 'b', 'c', 'd']) ... 阅读更多

要为已创建的 Index 对象设置索引名称，请在 Pandas 中使用 index.set_names() 方法。首先，导入所需的库 - import pandas as pd 创建 Pandas index - index = pd.Index(["Electronics", "Mobile Phones", "Accessories", "Home Decor", "Books"]) 显示 Pandas index - print("Pandas Index...", index) 设置索引名称 - print("Set the index name...", index.set_names('Products')) 示例以下为代码 - import pandas as pd # 创建 Pandas index index = pd.Index(["Electronics", "Mobile Phones", "Accessories", "Home Decor", "Books"]) # 显示 Pandas index print("Pandas Index...", index) # 返回 Index 中元素的数量 print("Number of elements in the index...", ... 阅读更多