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重命名多个列。下面是一个示例:假设我们有一个名为df的DataFrame: import...
如果要将索引更改(重置)到另一列,请在reset_index()之后使用set_index()。如果一次性全部编写,将如下所示。 df_change = df_i.reset_index().set_index('state') print(df_change) # name age point # state # NY Alice 24 64 # CA Bob 42 92 # CA Charlie 18 70 # TX Dave 68 70 # CA El...
二、DataFrame列重命名 df.rename(columns={'原列名':'新列名', '原列名':'新列名'},inplace=True) 1. 三、打乱DataFrame数据顺序 #方法一: from sklearn.utils import shuffle df = shuffle(df) #方法二: #参数frac是要返回的比例。frac=0.3,表示抽样30%的样本; #reset_index(drop=True)。表示打混后...
DataFrame.rename()重命名行索引或列名。 DataFrame.set_index()将指定列设置为索引。 DataFrame.reset_index()重置索引。 DataFrame.sort_values()按值排序。 DataFrame.sort_index()按索引排序。 DataFrame.replace()替换 DataFrame 中的值。 DataFrame.append()追加另一个 DataFrame。
使用reset_index方法可以重置索引。 python # 重置索引 df.reset_index(inplace=True, drop=True) print(df) 4. 验证和保存修改后的DataFrame 在修改完DataFrame后,你应该验证修改是否符合预期。如果需要,可以将修改后的DataFrame保存为CSV文件或其他格式。 python # 验证修改后的DataFrame print(df) # 保存修改后...
1frame=frame.reindex(index=['a','b','c','d'], method='ffill', columns=states) ffill或pad: 前向(或进位)填充 bfill或backfill: 后向(或进位)填充 4.重置索引 1df.reset_index(drop =True)#drop是否删除重置的索引列23df.reset_index(level='arg')#通过第一个参数的level的设置columns,可以指...
2.使用带有 rename axis 的 reset_index 重命名当前索引列名 我们可以更改索引的名称，然后将reset_index...
df.reset_index()#重置索引 df.rename(columns={'Name': 'Full_Name'}, inplace=True) 筛选 df['姓名'].isin('张')##查找名含有张的所有数据 df[df['姓名'].isin('张')]##筛选:查找姓名这列含张的名字 df.loc[df['姓名'].isin('张')]##筛选:查找姓名这列含张的名字 ...
7. 重置索引(Reset Index) 应用场景:当你需要重置DataFrame的索引时。 示例代码: 代码语言:txt 复制 # 重置索引 df.reset_index(drop=True, inplace=True) print(df) 8. 设置新索引(Set New Index) 应用场景:当你需要将某一列设置为DataFrame的索引时。
names 索引重置后的列名重命名 相关方法: 示例: Pandas.DataFrame.reset_index() pandas.DataFrame.reset_index方法用于将DataFrame的索引,重置为数字索引。如果DataFrame具有MultiIndex(多层索引),则此方法可以重置一个或多个级别。 默认状态下,reset_index()会把原索引插入到DataFrame作为普通的数据列。例 ...