import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey'], 'Age': [25, 30, 35]} df = pd.DataFrame(data) # 打印原始DataFrame print("原始DataFrame:") print(df) # 重置索引,不删除旧索引(默认为'RangeIndex') df_reset_index = df.reset_index() # 打...
inplace：指定是否在原始数据框上进行就地修改。如果设置为 True，则会直接修改原始数据框，而不返回新的数据框副本；如果设置为 False，则会返回一个重置索引后的新数据框副本，默认为 False。下面是一个使用 reset_index() 方法删除多重索引的示例：首先我们新建一个数据，并对其分组聚合：import pandas as pd# ...
我们在使用drop函数删除指定值的行后,原来的索引还是保留的!这可能会在后续的处理中,出现一些莫名其妙的错误。因此如果可以,最好drop完重置一下索引(个人看法)。 就比如我在做pd.concat时候,竟然合并完,多出了几行。。。 下面举一个例子来讲解: import pandas as pd import numpy as np #create dataFrame df ...
pandas中的reset_index() 数据清洗时,会将带空值的行删除,此时DataFrame或Series类型的数据不再是连续的索引,可以使用reset_index()重置索引。 import pandas as pd import numpy as np df = pd.DataFrame(np.arange(20).reshape(5,4),index=[1,3,4,6,8]) print(df) 0 1 2 3 1 0 1 2 3 3 4 ...
Python pandas 重置data frame的index N09_0027_P1 = N09_0027_P1.reset_index(drop=True)
如果使用reset_index()方法,则可以将pandas.DataFrame,pandas.Series的索引索引(行名称,行标签)重新分配为从0开始的序列号(行号)。 如果将行号用作索引,则通过排序更改行的顺序或删除行并得到缺少的号码时,重新索引会更容易。 当行名(行标签)用作索引时,它也可用于删除当前索引或恢复数据列。您可以使用set_index...
Numpy的ufuncs(元素级数组方法)也可用于操作pandas对象: 另一个常见操作,将函数应用到由各列或行所形成的一维数组上。DataFrame的apply方法即可实现此功能: 该函数f,计算了一个Series的最大值和最小值的差,在data的每列都执行了一次。结果是一个Series,使用data的列作为索引。
import pandas as pd import numpy as np def qipan27(): today = np.datetime64('today') data = [['a',np.datetime64('Nat')], ['b',np.datetime64('Nat')], ['c',today], ['d',np.datetime64('Nat')], ['e',np.datetime64('Nat')], ...
本题答案是E。A. `set_index()` 方法用于设置 Data Frame 对象的索引,而不是重置索引。所以选项 A 错误。 B. `update_index()` 方法并不存在于 pandas 库中。所以选项 B 错误。 C. `change_index()` 方法并不存在于 pandas 库中。所以选项 C 错误。 D. `get_index()` 方法
pandas对象有一个重要的方法reindex,作用:创建一个适应新索引的新对象 以Series为例 代码解读 1 >>> series_obj = Series([4.5,1.3,5,-5.5],index=('a','b','c','d')) 2 >>> series_obj 3 a 4.5 4 b 1.3 5 c 5.0 6 d -5.5