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...
import pandas as pd # 创建一个示例DataFrame 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...
如果要保留原始索引,请使用reset_index(),它会从0开始按顺序对索引重新编号。 print(df_i) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92 # Charlie 18 CA 70 # Dave 68 TX 70 # Ellen 24 CA 88 # Frank 30 NY 57 df_ri = df_i.reset_index() print(df_ri) # name age...
使用reset_index()和set_index()将索引更改为另一列(重置) 如果将行名设置为索引而不是数字。 df = pd.read_csv('./data/21/sample_pandas_normal.csv', index_col=0) print(df) # age state point # name # Alice 24 NY 64 # Bob 42 CA 92 # Charlie 18 CA 70 # Dave 68 TX 70 # Ellen...
df_with_index = s.reset_index(name='value', drop=False) print(df_with_index) 输出将是: 代码语言:txt 复制 index value 0 a 10 1 b 20 2 c 30 3 d 40 解决无法就地重置索引的问题 由于reset_index不支持就地操作,你需要接受它会返回一个新的 DataFrame。如果你想要修改原始对象,可以将结果...
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...
DataFrame Reset Index函数由reset_index()函数构成,并允许使用各种参数来重置索引。reset_index()函数的一般形式如下: df.reset_index(level=None, drop=False, inplace=False, col_level=0, col_fill=”) 其中,level参数指定要重置的索引级别,drop参数指定是否删除原始索引,inplace参数指定是否修改原始DataFrame,co...
df.reset_index(drop=False,inplace=False) print('drop=True,inplace=False:\n',df) return if __name__ == "__main__": qipan27() 执行结果 原数据df: 0 1 0 a NaT 1 b NaT 2 c 2024-01-14 3 d NaT 4 e NaT 5 f NaT
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: 1 data2017 = pd.read_csv('data\dataset\data20171207.csv', nrows=50, names=['std_mac', 'date', 'ap_mac', 'rss', 'timestamp']) ...
在dataframe中删除行和reset_index 我想知道为什么reset_index()在下面的代码中没有效果。 data = [0,10,20,30,40,50] df = pd.DataFrame(data, columns=['Numbers']) df.drop(df.index[2:4], inplace=True) df.reset_index() df Numbers