Pandas2.2 DataFrame
Attributes and underlying data
| 方法 | 描述 |
|---|---|
| DataFrame.index | 用于获取 DataFrame 的行索引 |
| DataFrame.columns | 用于获取 DataFrame 的列标签 |
| DataFrame.dtypes | 用于获取 DataFrame 中每一列的数据类型 |
| DataFrame.info([verbose, buf, max_cols, …]) | 用于提供 DataFrame 的简要概述 |
| DataFrame.select_dtypes([include, exclude]) | 用于根据数据类型选择 DataFrame 中的列 |
| DataFrame.values | 用于返回 DataFrame 中数据的底层 NumPy 数组表示 |
| DataFrame.axes | 用于返回 DataFrame 的轴标签 |
| DataFrame.ndim | 用于返回 DataFrame 的维度数量 |
| DataFrame.size | 用于返回 DataFrame 中元素的总数 |
| DataFrame.shape | 用于返回 DataFrame 的维度信息 |
| DataFrame.memory_usage([index, deep]) | 用于返回 DataFrame 中每个列的内存使用情况 |
| DataFrame.empty | 用于检查 DataFrame 是否为空 |
| DataFrame.set_flags(*[, copy, …]) | 用于设置 DataFrame 的某些标志 |
pandas.DataFrame.set_flags
pandas.DataFrame.set_flags 是一个方法，用于设置 DataFrame 的某些标志，例如是否允许重复的标签。这些标志可以影响 DataFrame 的行为和性能。
方法签名
DataFrame.set_flccags(*, copy=False, allows_duplicate_labels=None)
参数说明
copy: 布尔值，默认为False，表示是否返回一个新的 DataFrame 而不是修改原 DataFrame。allows_duplicate_labels: 布尔值或None，默认为None，表示是否允许 DataFrame 中存在重复的行或列标签。如果设置为True，则允许重复标签；如果设置为False，则不允许重复标签；如果设置为None，则使用默认行为。
返回值
- 如果
copy=True，则返回一个新的 DataFrame；否则返回原 DataFrame。
示例
假设有一个 DataFrame 如下：
import pandas as pd
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [1.1, 2.2, 3.3],
'C': ['x', 'y', 'z']
}
df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row2'])
示例1：设置允许重复标签
df_with_duplicates = df.set_flags(allows_duplicate_labels=True)
print("允许重复标签的 DataFrame:")
print(df_with_duplicates)
结果:
允许重复标签的 DataFrame:
A B C
row1 1 1.1 x
row2 2 2.2 y
row2 3 3.3 z
示例2：设置不允许重复标签
try:
df_no_duplicates = df.set_flags(allows_duplicate_labels=False)
except ValueError as e:
print("错误信息:", e)
结果:
错误信息: Index has duplicate entries, cannot reshape
示例3：使用 copy=True 返回一个新的 DataFrame
df_copy = df.set_flags(allows_duplicate_labels=True, copy=True)
print("原始 DataFrame:")
print(df)
print("\n复制的 DataFrame:")
print(df_copy)
结果:
原始 DataFrame:
A B C
row1 1 1.1 x
row2 2 2.2 y
row2 3 3.3 z
复制的 DataFrame:
A B C
row1 1 1.1 x
row2 2 2.2 y
row2 3 3.3 z
通过这些示例，可以看到 pandas.DataFrame.set_flags 方法如何设置 DataFrame 的标志，例如是否允许重复的标签。这些标志可以影响 DataFrame 的行为和性能。
注意事项
set_flags方法可以设置 DataFrame 的某些标志，例如是否允许重复的标签。- 设置
allows_duplicate_labels=True允许 DataFrame 中存在重复的行或列标签。 - 设置
allows_duplicate_labels=False不允许 DataFrame 中存在重复的行或列标签。 - 如果设置
allows_duplicate_labels=False且 DataFrame 中存在重复标签，则会引发ValueError。 - 设置
copy=True返回一个新的 DataFrame，而不会修改原 DataFrame。
示例代码及验证
为了验证 pandas.DataFrame.set_flags 方法的效果，可以运行上述示例代码并查看输出结果。
import pandas as pd
# 创建一个包含重复行标签的 DataFrame
data = {
'A': [1, 2, 3],
'B': [1.1, 2.2, 3.3],
'C': ['x', 'y', 'z']
}
df = pd.DataFrame(data, index=['row1', 'row2', 'row2'])
# 设置允许重复标签
df_with_duplicates = df.set_flags(allows_duplicate_labels=True)
print("允许重复标签的 DataFrame:")
print(df_with_duplicates)
# 尝试设置不允许重复标签
try:
df_no_duplicates = df.set_flags(allows_duplicate_labels=False)
except ValueError as e:
print("错误信息:", e)
# 使用 copy=True 返回一个新的 DataFrame
df_copy = df.set_flags(allows_duplicate_labels=True, copy=True)
print("\n原始 DataFrame:")
print(df)
print("\n复制的 DataFrame:")
print(df_copy)
运行结果
运行上述代码后，你会看到以下输出：
允许重复标签的 DataFrame:
A B C
row1 1 1.1 x
row2 2 2.2 y
row2 3 3.3 z
错误信息: Index has duplicate entries, cannot reshape
原始 DataFrame:
A B C
row1 1 1.1 x
row2 2 2.2 y
row2 3 3.3 z
复制的 DataFrame:
A B C
row1 1 1.1 x
row2 2 2.2 y
row2 3 3.3 z
通过这些示例，可以看到 pandas.DataFrame.set_flags 方法如何设置 DataFrame 的标志，例如是否允许重复的标签。这些标志可以影响 DataFrame 的行为和性能。
