通过这种方式,我们将原有的整数序列索引转换为一个名为“index”的新列。如果你希望给新索引列命名,可以使用.reset_index(name='new_index_name')来指定名称。例如,df.reset_index(name='id')会将新索引列命名为“id”。二、修改DataFrame的列名要修改DataFrame的列名,可以使用.rename()方法。该方法允许你一次性...
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Mike'], 'Age': [25, 28, 30], 'City': ['New York', 'Paris', 'London']} df = pd.DataFrame(data) # 重置索引 df_reset = df.reset_index() print(df_reset) 输出结果为: 代码语言:txt 复制 index Name Age City 0 0 John 25 New York 1 1...
class name bird falcon 389.0 fly parrot 24.0 fly mammal lion 80.5 run monkey NaN jump In [64]: df.reset_index() Out[64]: class name speed species max type 0 bird falcon 389.0 fly 1 bird parrot 24.0 fly 2 mammal lion 80.5 run 3 mammal monkey NaN jump 通过第一个参数的level的设...
# 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。
使用reset_index()和set_index()将索引更改为另一列(重置) 以下面的数据为例。 import pandas as pd df = pd.read_csv('./data/21/sample_pandas_normal.csv') print(df) # name age state point # 0 Alice 24 NY 64 # 1 Bob 42 CA 92 ...
index Name Age Country 0 0 John 25 USA 1 1 Emma 30 UK 2 2 Peter 35 Canada 3 3 Olivia 40 Australia 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 可以看到,reset_index()方法将原始DataFrame的索引清除,并将其作为一列数据添加到DataFrame中。新的索引是默认的整数索引。
我用reset_index将索引恢复成数据列后,该列的名称显示为index,但是我用df['index']提取这列数据时,却提示KeyError: 'index'。请问要如何才能取到这列数,以及如何向这列赋予一个新的列名?谢谢 python 有用关注4收藏 回复 阅读21.9k 1 个回答 得票最新 ...
1 给行索引命名加载数据文件时,如果不指定行索引,Pandas会自动加上从0开始的索引,可以通过set_index()方法重新设置行索引的名字 movie = pd.read_csv('data/movie.csv') movie输出结果 colordirector_n…
person = {"name": ['Tom', 'Jerry'],"age": [50,14]} df=pd.DataFrame(person,index=[2,5]) print(df) print("===") print(df.reset_index(drop=True)) A选项:reset_index:将索引重置为从0到N的顺序索引值 B选项:reset_index函数重置后索引为0,1 C选项...
要深入了解和利用reset_index，它是提升Python数据分析能力不可或缺的一部分。要充分利用pandas.DataFrame的reset_index，首先理解其基本用法。当你调用reset_index时，可以选择参数`drop=True`，这会删除原来的索引列；如果`drop=False`（默认值），则会在DataFrame中添加一个新的列，原有的索引变为列值...