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 pddata = {'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。