df.reindex(new_index, fill_value=0) http_status response_time Safari 404 0.07 Iceweasel 0 0.00 Comodo Dragon 0 0.00 IE10 404 0.08 Chrome 200 0.02 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 二,设置索引(set_index) 把现有的列设置为行索引,使用set_index()函数把已有的列转换为行索引,也可以使用set_axis()...
一种是变换内容+axis指定作用轴(可选0/1或index/columns); 另一种是直接用index/columns关键字指定作用轴 具体而言,reindex执行索引重组操作,以新接收的一组标签序列作为索引,当原DataFrame中存在该索引时则提取相应行或列,否则赋值为空或填充指定值。对于前面介绍的示例数据df,以重组行索引为例,两种可选方式为: ...
DataFrame 重新设置索引: reindex 和 reset_index 的区别 将两个 DataFrame 拼接后,想要对拼接后的 DataFrame 重新设置索引要用 reset_index 方法,要想让之前的索引消失,传入参数:drop=True。具体事例: 1data2017 = pd.read_csv('data\dataset\data20171207.csv', nrows=50, names=['std_mac','date','ap_m...
# test_201718.reset_index(drop=True, inplace=True) reindex 方法是在原缩印的基础上,插入新的索引,不能对所有的原索引进行替换。
导读:pandas中最常用的数据结构是DataFrame,而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式,包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。 惯例开局一张图 ...
简介:pandas中最常用的数据结构是DataFrame,而DataFrame相较于嵌套list或者二维numpy数组更好用的原因之一在于其提供了行索引和列名。本文主要介绍行索引的几种变换方式,包括rename与reindex、index.map、set_index与reset_index、stack与unstack等。 惯例开局一张图 ...
reindex** 用于重组索引，接收新索引序列，提取或填充数据。**rename** 则用于重命名索引，操作方式与 **reindex** 类似但功能不同。03 index.map map** 用于单列数据变换，接收字典或函数；**apply** 则能应用于一列或多列，仅限函数参数；**applymap** 在 DataFrame 中应用函数于每个元素。**...
df_reindexed = df.reindex(new_index) print(df_reindexed) ``` 输出结果为: ``` A B c 3 6 a 1 4 b 2 5 ``` 2. `reset_index`方法:`reset_index`方法可以将行索引重置为默认的整数索引,并将原有的行索引作为一个新的列添加到DataFrame中。示例代码如下: ```python df = pd.DataFrame({'A...
import pandas as pd # 创建一个DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['a', 'b', 'c']) # 重新排序索引 new_index = ['c', 'a', 'b'] df_reindexed = df.reindex(new_index) print(df_reindexed) ...
# 注：df = df.reindex(index=[])，在原数据结构上新建⾏（index是新索引，若新建数据索引在原数据中存在，则引⽤原有数据），默认⽤NaN填充(使⽤fill_value=0 来修改填充值⾃定义，此处我设置的是0)。df = df.reindex(columns=[])，在原数据结构上新建列，⽅法与新建⾏⼀样 法四：df2 =...