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...
如果我们需要将原始 DataFrame 重新分配给对其应用 reset_index() 方法的结果,我们可以直接重新分配它(df = df.reset_index())或将参数 inplace=True 传递给该方法: df.reset_index(inplace=True) df Output: Animal ID Name DateTime MonthYear Found Location Intake Type Intake Condition Animal Type Sex upo...
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# ...
删除原索引，建立新索引， # drop = False 保留原索引，添加并重置索引。 df.reset_index(drop = Tr...
Python pandas 重置data frame的index N09_0027_P1 = N09_0027_P1.reset_index(drop=True)
如何将数据框列的索引重置为 0、1、2、3、4? (为什么做 df.reset_index() 不重置列索引?) {代码...} 原文由 MrClean 发布,翻译遵循 CC BY-SA 4.0 许可协议
8])df = pd.concat([df]*10000)print (df.head())In [298]: %timeit df1 = df.reset_index...
【技巧】Pandas使用drop后使用reset_index重置索性 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。。。
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]) ...
dropna后重置索引 python pandas重新索引,一、调整索引、修改列标签1、调整索引的两种情况:重新索引设置新的索引(1)重新索引索引也是一个对象,所以可对其进行修改。例如:df.index=['a','b','c']>>>df={'one':pd.Series(np.random.randn(3)),'two':pd.Series(