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: ...
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。
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 ...
本文深入探讨 pandas 中 DataFrame 的几种索引变换方法，帮助读者掌握高效数据处理技能。DataFrame 是 pandas 中的核心数据结构，提供行索引与列名，简化数据访问与操作。以下是几种常用的索引变换技巧：rename 与 reindex、index.map、set_index 与 reset_index、stack 与 unstack。01 索引简介与样例数据 Se...
使用reindex()函数:reindex()函数可以重新排序DataFrame的索引,并返回一个新的DataFrame对象。可以通过指定新的索引顺序来实现索引的移动。例如,可以使用reindex()函数将索引按照指定的顺序重新排序。 示例代码: 代码语言:txt 复制 import pandas as pd # 创建一个DataFrame对象 df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, ...
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...
join=’inner’ 只会选择index相同的进行展示。 如果合并之后,我们只想保存原来frame的index相关的数据,那么可以使用reindex: In [11]: result = pd.concat([df1, df4], axis=1).reindex(df1.index) 或者这样: In [12]: pd.concat([df1, df4.reindex(df1.index)], axis=1) ...